Notice bibliographique
Résumé
Vascular disease is the leading cause of death and disability in the Western World: atherosclerosis is responsible for the majority of deaths in virtually all westernized societies; pulmonary embolism, a complication of deep venous thrombosis, is the leading cause of morbidity and mortality, resulting in approximately 50,000 deaths per year in the United States; approximately 1.5 million acute myocardial infarcts occur each year, each infarction bearing a 30% mortality rate; and strokes represent the third leading cause of death in developed countries (1). While the adverse effects of hypertension, hypercholesterolemia, diabetes, and smoking on the vascular system have received widespread publicity, another important risk factor for vascular disease--less well-known outside the medical community but recently gaining increasing attention in the literature is an elevated plasma level of the amino acid homocysteine. Bolstered by findings of an association between hyperhomocysteinemia and a variety of vascular disorders, theories implicating homocysteine in the pathogenesis of these disorders have inspired researchers to explore novel approaches in the prevention and treatment of vascular disease. With the biochemistry of homocysteine metabolism already well understood, vitamin supplementation has emerged as a promising strategy for reduction of plasma homocysteine levels, with consequent arrest or reversal of the postulated pathogenic mechanisms involved in homocysteine-associated disorders of the vasculature, and, thus, potential prevention and treatment of vascular disease in hyperhomocysteinemic patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».