May 2021 at a glance: focus on acute heart failure and heart failure with preserved ejection fraction
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,500 | 0,328 |
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.
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 ».