June 2021 at a glance: focus on epidemiology, biomarkers and medical treatment
Notice bibliographique
Résumé
The epidemiology of heart failure (HF) is still unsettled, above all in European countries, because of marked differences in coding and management modalities.To date, most of our data came from analyses of dedicated studies and trials.1,2 The Heart Failure Association (HFA) Atlas is a novel European data set, developed to provide a contemporary description of HF epidemiology and management.3,4 The median incidence of HF was 3.2 [interquartile range (IQR) 2.66-4.17]cases per 1000 person-years; the median HF prevalence was 17.20 (IQR 14.30-21) cases per 1000 people and the median number of HF hospitalizations was 2671 (IQR 1771-4317) per million people, annually.A large heterogeneity among different countries both with respect to epidemiology and management was shown.3 Medical treatment Phenotype-based therapiesEvidence-based medical treatment is still underused in patients with HF and reduced ejection fraction.23,24 In a HFA consensus document, Rosano et al. 25 identified nine patient profiles which may inform treatment choices.These profiles include patients with atrial fibrillation, low blood pressure, tachycardia, chronic kidney disease, hyperkalaemia, congestion, or pre-discharge status.A strategy of rapid sequencing of evidence-based treatment was also proposed to optimize medical treatment.26
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,117 | 0,076 |
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 ».