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Enregistrement W3032630978

[Cardiovascular disease in times of COVID-19].

2020· article· en· W3032630978 sur OpenAlexaff
Pablo Lamelas, Fernando Botto, Gustavo Pedernera, Alberto Alves de Lima, Juan Pablo Costabel, Jorge Belardi

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseasePsychological interventionPandemicCase fatality rateMyocardial infarctionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicinePublic healthIntensive care medicineEnvironmental healthDemographyInternal medicinePopulationInfectious disease (medical specialty)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are increasing reports of a drastic drop in consultations and cardiovascular procedures (including urgencies and emergencies) in regions affected by the COVID-19 pandemic, with a consequent marked increase in total mortality that is not fully explained by COVID-19. Cardiovascular disease leads the ranking in deaths in adults in Argentina with 280 deaths per day, and in recent decades we have reduced its mortality by 20-30% through various evidence-based interventions. Herein we conducted predictive analyses to understand what could be the consequences of a worse implementation of those interventions. We estimate that less control of cardiovascular risk factors from April to October 2020 could cause up to 10 500 new preventable cases of cardiovascular disease. In terms of myocardial infarction, a drop from 40% to 60% of the reperfusion treatment could increase mortality by 3% to 5%. A marginal 10% to 15% increase in relative risk of cardiovascular death would be equivalent to an excess of 6000 to 9000 preventable deaths. In conclusion, given the high prevalence and fatality of cardiovascular disease, even a small negative impact on the efficacy of its care will translate into large numbers of people affected in Argentina. It is necessary to inform the authorities and educate the public so cardiovascular diseases and their risk factors remain a health priority, as long as resources exist and minimizing the risk of contagion and spread of the virus.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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