The Heart Failure Association Atlas: Rationale, Objectives, and Methods
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure (HF) constitutes the growing cardiovascular burden and the major public health issue, but comprehensive statistics on HF epidemiology and related management in Europe are missing. The Heart Failure Association (HFA) Atlas has been initiated in 2016 in order to close this gap, representing the continuity directly rooted in the European Society of Cardiology (ESC) Atlas of Cardiology. The major aim of the HFA Atlas is to establish a contemporary dataset on HF epidemiology, resources and reimbursement policies for HF management, organization of the National Heart Failure Societies (NHFS) and their major activities, including education and HF awareness. These data are gathered in collaboration with the network of NHFS of the ESC member and ESC affiliated countries. The dataset will be continuously improved and advanced based on the experience and enhanced understanding of data collection in the forthcoming years. This will enable revealing trends, disparities and gaps in knowledge on epidemiology and management of HF. Such data are highly needed by the clinicians of different specialties (aside from cardiologists and cardiac surgeons), researchers, healthcare policy makers, as well as HF patients and their caregivers. It will also allow to map the snapshot of realities in HF care, as well as to provide insights for evidence-based health care policy in contemporary management of HF. Such data will support the ESC/HFA efforts to improve HF management ant outcomes through stronger recommendations and calls for action. This will likely influence the allocation of funds for the prevention, treatment, education and research in HF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,068 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,020 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».