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Enregistrement W3047882241 · doi:10.14740/cr1108

The Issue of Subclinical Leaflet Thrombosis After Transcatheter Aortic Valve Implantation

2020· review· en· W3047882241 sur OpenAlexvenueno aff
Dinaldo Cavalcanti de Oliveira, Sercan Okutucu, Giulio Russo, Estevao C. Campos Martins

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSubclinical infectionStenosisComplicationCardiologyInternal medicineThrombosisIncidence (geometry)SurgeryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transcatheter aortic valve implantation (TAVI) has been considered an important therapy for the treatment of symptomatic severe aortic stenosis. Although the devices and the techniques have been improved some complications may occur and several issues still need to be addressed. The issue of subclinical leaflet thrombosis (SLT) has been recognized as a complication after TAVI, and its incidence ranges from 0% to 40%. Nowadays, computed tomography is considered as the standard method for diagnosis of SLT. The concept of hypoattenuated leaflet thickening (HALT), reduced leaflet motion (RELM), and hypoattenuation affecting motion (HAM) have been used in this topic. Most patients who had SLT were taking single or dual antiplatelet therapy. In addition, these medications were not effective in resolving this complication after TAVI. However, there is a suggestion that oral anticoagulants have a protective and therapeutic effect. With the increasing use of TAVI, it is necessary to have better knowledge about several aspects of this complication, because it may have impact on prognosis. Therefore, some aspects of SLT diagnosis, management, and prognosis are not yet fully understood.

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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,009
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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