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Enregistrement W3171941656 · doi:10.1161/circheartfailure.120.007975

Diagnosis and Treatment of Right Heart Failure in Pulmonary Vascular Diseases: A National Heart, Lung, and Blood Institute Workshop

2021· review· en· W3171941656 sur OpenAlexaff
Jane A. Leopold, Steven M. Kawut, Micheala A. Aldred, Stephen L. Archer, Raymond L. Benza, Michael R. Bristow, Evan L. Brittain, Naomi C. Chesler, Frances S. DeMan, Serpil C. Erzurum, Mark T. Gladwin, Paul M. Hassoun, Anna R. Hemnes, Tim Lahm, João A.C. Lima, Joseph Loscalzo, Bradley A. Maron, Laura Mercer‐Rosa, John H. Newman, Susan Redline, Stuart Rich, Franz Rischard, Lissa Sugeng, W.H. Wilson Tang, Ryan J. Tedford, Emily J. Tsai, Corey E. Ventetuolo, You‐Yang Zhao, Neil R. Aggarwal, Lei Xiao, Hua Cai, Lu Cai, Xiongwen Chen, Jason M. Elinoff, Benjamin H. Freed, Andrea L. Frump, Kara N. Goss, Michael P. Gray, Wei Huang, Todd M. Kolb, Marc A. Simon, Michael A. Solomon, Edda Spiekerkoetter, Rebecca Vanderpool, Minghui Zou, Yingjie Chen, Adhikari Bishow, Scarlet Shi, Gail Weinmann, Renee Wong

Notice bibliographique

RevueCirculation Heart Failure · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensColumbia CollegeQueen's University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineVentricleLungCardiologyHeart failureTranslational researchRight heart failureHeart diseasePulmonary heart diseaseInternal medicineDiseaseIntensive care medicineRight heartPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Right ventricular dysfunction is a hallmark of advanced pulmonary vascular, lung parenchymal, and left heart disease, yet the underlying mechanisms that govern (mal)adaptation remain incompletely characterized. Owing to the knowledge gaps in our understanding of the right ventricle (RV) in health and disease, the National Heart, Lung, and Blood Institute commissioned a working group to identify current challenges in the field. These included a need to define and standardize normal RV structure and function in populations; access to RV tissue for research purposes and the development of complex experimental platforms that recapitulate the in vivo environment; and the advancement of imaging and invasive methodologies to study the RV within basic, translational, and clinical research programs. Specific recommendations were provided, including a call to incorporate precision medicine and innovations in prognosis, diagnosis, and novel RV therapeutics for patients with pulmonary vascular disease.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,293 · 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
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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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