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Enregistrement W3104189479 · doi:10.1093/jnci/djaa177

Cardiovascular Care of the Oncology Patient During COVID-19: An Expert Consensus Document From the ACC Cardio-Oncology and Imaging Councils

2020· article· en· W3104189479 sur OpenAlexafffund
Lauren A. Baldassarre, Eric H. Yang, Richard K. Cheng, Jeanne M. DeCara, Susan Dent, Jennifer E. Liu, Lawrence Rudski, Jordan B. Strom, Paaladinesh Thavendiranathan, Ana Barac, Vlad G. Zaha, Chiara Bucciarelli‐Ducci, Samer Ellahham, Anita Deswal, Carrie Lenneman, Hector R. Villarraga, Anne Blaes, Roohi Ismail‐Khan, Bonnie Ky, Monika Leja, Marielle Scherrer‐Crosbie

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity Health NetworkMcGill UniversityUniversity of TorontoJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversity of BristolDepartment of Health and Social CareNational Institutes of HealthBristol-Myers SquibbUniversity Hospitals Bristol NHS Foundation TrustNational Institute for Health and Care ResearchJazz PharmaceuticalsAmgenEdwards LifesciencesCancer Prevention and Research Institute of TexasCanadian Institutes of Health ResearchAmerican Heart Association
Mots-clésMedicineCardiotoxicityInternal medicineIntensive care medicineCancerPandemicDiseasePopulationOncologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ChemotherapyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, the Cardio-Oncology and Imaging Councils of the American College of Cardiology offers recommendations to clinicians regarding the cardiovascular care of cardio-oncology patients in this expert consensus statement. Cardio-oncology patients-individuals with an active or prior cancer history and with or at risk of cardiovascular disease-are a rapidly growing population who are at increased risk of infection, and experiencing severe and/or lethal complications by COVID-19. Recommendations for optimizing screening and monitoring visits to detect cardiac dysfunction are discussed. In addition, judicious use of multimodality imaging and biomarkers are proposed to identify myocardial, valvular, vascular, and pericardial involvement in cancer patients. The difficulties of diagnosing the etiology of cardiovascular complications in patients with cancer and COVID-19 are outlined, along with weighing the advantages against risks of exposure, with the modification of existing cardiovascular treatments and cardiotoxicity surveillance in patients with cancer during the COVID-19 pandemic.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0120,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,300 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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