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Enregistrement W3173007536 · doi:10.5334/gh.1023

World Heart Federation Roadmap on Atrial Fibrillation – A 2020 Update

2021· review· en· W3173007536 sur OpenAlexaff
Ben Freedman, Gerhard Hindricks, Amitava Banerjee, Adrián Baranchuk, Chi Keong Ching, Xin Du, Donna Fitzsimons, Jeff S. Healey, Takanori Ikeda, Trudie Lobban, Amam Mbakwem, Calambur Narasimhan, Lis Neubeck, Peter A. Noseworthy, Daniel M. Philbin, Fausto J. Pinto, Joselyn Rwebembera, Renate B. Schnabel, Jesper Hastrup Svendsen, Luis Aguinaga, Elena Arbelo, Michael Böhm, Hasan Ali Farhan, Richard Hobbs, Antoni Martínez‐Rubio, Claudio Militello, Nitish Naik, Jean Jacques Noubiap, Pablo Perel, Daniel Piñeiro, Antônio Luiz Pinho Ribeiro, Janina Stępińska

Notice bibliographique

RevueGlobal Heart · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesWorld Heart FederationNational Institute for Health and Care ResearchPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineBlueprintAtrial fibrillationPopulationPopulation ageingIdentification (biology)Intensive care medicineWorld populationEnvironmental healthCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Heart Federation (WHF) commenced a Roadmap initiative in 2015 to reduce the global burden of cardiovascular disease and resultant burgeoning of healthcare costs. Roadmaps provide a blueprint for implementation of priority solutions for the principal cardiovascular diseases leading to death and disability. Atrial fibrillation (AF) is one of these conditions and is an increasing problem due to ageing of the world's population and an increase in cardiovascular risk factors that predispose to AF. The goal of the AF roadmap was to provide guidance on priority interventions that are feasible in multiple countries, and to identify roadblocks and potential strategies to overcome them. Since publication of the AF Roadmap in 2017, there have been many technological advances including devices and artificial intelligence for identification and prediction of unknown AF, better methods to achieve rhythm control, and widespread uptake of smartphones and apps that could facilitate new approaches to healthcare delivery and increasing community AF awareness. In addition, the World Health Organisation added the non-vitamin K antagonist oral anticoagulants (NOACs) to the Essential Medicines List, making it possible to increase advocacy for their widespread adoption as therapy to prevent stroke. These advances motivated the WHF to commission a 2020 AF Roadmap update. Three years after the original Roadmap publication, the identified barriers and solutions were judged still relevant, and progress has been slow. This 2020 Roadmap update reviews the significant changes since 2017 and identifies priority areas for achieving the goals of reducing death and disability related to AF, particularly targeted at low-middle income countries. These include advocacy to increase appreciation of the scope of the problem; plugging gaps in guideline management and prevention through physician education, increasing patient health literacy, and novel ways to increase access to integrated healthcare including mHealth and digital transformations; and greater emphasis on achieving practical solutions to national and regional entrenched barriers. Despite the advances reviewed in this update, the task will not be easy, but the health rewards of implementing solutions that are both innovative and practical will be great.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,028

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations86
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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