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Enregistrement W3178464350 · doi:10.1161/circep.120.009726

Management of Congenital Long-QT Syndrome: Commentary From the Experts

2021· review· en· W3178464350 sur OpenAlexaff
Elizabeth S. Kaufman, Lee L. Eckhardt, Michael J. Ackerman, Peter F. Aziz, Elijah R. Behr, Marina Cerrone, Mina K. Chung, Michael J. Cutler, Susan P. Etheridge, Andrew D. Krahn, Steven A. Lubitz, Marco Pérez, Silvia G. Priori, Jason D. Roberts, Dan M. Roden, Eric Schulze‐Bahr, Peter J. Schwartz, Wataru Shimizu, M. Benjamin Shoemaker, Raymond W. Sy, Jeffrey A. Towbin, Sami Viskin, Arthur A.M. Wilde, Wojciech Zaręba

Notice bibliographique

RevueCirculation Arrhythmia and Electrophysiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésExpert opinionVotingDiversity (politics)Divergence (linguistics)PsychologyMedicineKey (lock)Opinion leadershipIntensive care medicinePublic relationsPolitical scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While published guidelines are useful in the care of patients with long-QT syndrome, it can be difficult to decide how to apply the guidelines to individual patients, particularly those with intermediate risk. We explored the diversity of opinion among 24 clinicians with expertise in long-QT syndrome. Experts from various regions and institutions were presented with 4 challenging clinical scenarios and asked to provide commentary emphasizing why they would make their treatment recommendations. All 24 authors were asked to vote on case-specific questions so as to demonstrate the degree of consensus or divergence of opinion. Of 24 authors, 23 voted and 1 abstained. Details of voting results with commentary are presented. There was consensus on several key points, particularly on the importance of the diagnostic evaluation and of β-blocker use. There was diversity of opinion about the appropriate use of other therapeutic measures in intermediate-risk individuals. Significant gaps in knowledge were identified.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0120,010
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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