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Enregistrement W3157766915 · doi:10.1186/s12919-021-00209-4

Abstracts from the 10th International Conference for Healthcare and Medical Students (ICHAMS)

2021· article· en· W3157766915 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBMC Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoToronto East General HospitalUniversity Health NetworkToronto Metropolitan UniversityOttawa Fertility CentrePrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesUniverzita Karlova v Praze
Mots-clésMedicineHealth careMedical educationFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

in patients who took ARBs, diuretics and/or CCB but the smallest number was shown in patients who took ACEi in combination with moxonidine (-20.07%).22.02% of smokers were non-dippers (-54.67%non-smokers).Odds ratio for getting hypertensive emergency in case patient had a non-dipper profile was 4.18 (Confidence Interval 1.02 -18.89, p < 0.05).Patients taking different medication (or none) did not have an increased chance for hypertensive emergency development (Odds Ratio 1.21, p = Not Significant).We didn't find any differences in the non-dipping profile incidence between genders (72.12% males, 72.83% females). ConclusionCombinations of all antihypertensive medication showed benefit over monotherapy.Higher 24-hour and nighttime blood pressure (non-dipping profile) was significantly associated with greater change for developing hypertensive emergency. O2.YouTube videos on hands-only (compression-only) cardiopulmonary resuscitation

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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