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Enregistrement W3174901577 · doi:10.1002/ejhf.1882

May 2021 at a glance: focus on acute heart failure and heart failure with preserved ejection fraction

2021· article· en· W3174901577 sur OpenAlexaff
Daniela Tomasoni, Marianna Adamo, Marco Metra

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureInternal medicineCardiologyEjection fractionHazard ratioAcute kidney injuryAcute decompensated heart failureRenal functionConfidence intervalProspective cohort studyEmergency departmentInotropeHeart failure with preserved ejection fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute heart failure Imaging and biomarkersCongestion is the main cause of hospitalization for acute heart failure (HF).1,2 It can be detected by biomarkers and imaging tools for the diagnosis, prognostic evaluation and, possibly, to guide treatment, in patients with acute HF. [3][4][5][6][7] Pellicori et al. 8 reviewed ultrasound methods for the detection and quantification of congestion, including imaging of the heart, lungs (B-lines), kidneys (intrarenal venous flow) and venous system (inferior vena cava and internal jugular vein diameter).Organ injury may be a major mechanism of the deleterious effects of congestion in patients with acute HF. 6 Kozhuharov et al. 9 studied patients presenting to the emergency department with acute dyspnoea and showed that plasma levels of cardiac myosin-binding protein C (cMyC), a marker of myocardial injury, were higher in those with acute HF and were a marker of increased risk of all-cause mortality [hazard ratio (HR) 2.19, 95% confidence interval (CI) 1.66-2.89;P < 0.001 for patients above median cMyC concentrations].Congestion relief has an impact on the prognostic value of markers of kidney function.6 In a prospective, single-centre study, 215 patients with acute HF were divided into four profiles based on their estimated glomerular filtration rate (eGFR) (preserved vs. impaired) and spot urine sodium (sodium excreter vs. non-excreter).Both sodium non-excreter profiles were associated with an increased risk of in-hospital worsening HF, use of inotropes and readmissions due to acute HF.The preserved eGFR/non-excreter profile had the highest 1-year mortality and was an independent predictor of poor outcome at multivariable aanalysis.10

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5000,328

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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