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Enregistrement W3032924626 · doi:10.37616/2212-5043.1040

Heart Failure In The Middle East Arab Countries: Current And Future Perspectives

2020· review· en· W3032924626 sur OpenAlexaff
Abdelfatah Elasfar, Waleed AlHabeeb, Salma Elasfar

Notice bibliographique

RevueJournal of the Saudi Heart Association · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureMedicineHeart transplantationCoronary artery diseaseDeveloping countryEjection fractionPopulationEpidemiologyDeveloped countryHeart diseaseIntensive care medicineCardiologyInternal medicineEconomic growthEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For many years, data about heart failure (HF) was only limited to Western countries but in the last few years, well designed heart failure registries have been conducted in many developing countries. The purpose of this review is to summarize the current status regarding the epidemiology and management of heart failure in Middle East Arab countries (MEACs) by analysis of the results of the latest HF registries performed in these countries and to anticipate future perspectives, quality initiatives and areas of research and development. Data has shown that the average age of affected individuals is at least 10 years younger than their Western counterparts. Heart failure with preserved ejection fraction was generally under-represented in these registries to less than 30% of the whole population of heart failure. Coronary artery disease (CAD) constitutes about 55% of causes of heart failure in this region in comparison to about 70% in Western countries. An area that needs development is the investment in establishing specialized heart failure programs to cut the circle of non-compliance and repeated HF admissions to the hospitals. Advances in heart transplantation and mechanical circulatory support will continue to slow down and we are not expecting major changes in the near future but on the other hand, implantation of electronic devices like ICD and CRT is expected to increase significantly in the coming years in these countries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations55
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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