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Enregistrement W3197520426 · doi:10.1002/ejhf.2339

Integration of imaging and circulating biomarkers in heart failure: a consensus document by the Biomarkers and Imaging Study Groups of the Heart Failure Association of the European Society of Cardiology

2021· article· en· W3197520426 sur OpenAlexaff
Brenda Moura, Alberto Aimo, Abdallah Al‐Mohammad, Andreas J. Flammer, Vassilis I. Barberis, Antoni Bayés‐Genís, Hans‐Peter Brunner‐La Rocca, Ricardo Fontes‐Carvalho, Julia Grapsa, Martin Hülsmann, Nasrien E. Ibrahim, Christian Knackstedt, James L. Januzzi, Tomas Lapinskas, Axel Sarrias, С.Т. Мацкеплишвили, Wouter C. Meijers, Daniel Messroghli, Christian Mueller, Noémi Pávó, Justas Simonavičius, Arco J. Teske, Roland van Kimmenade, Petar Seferović, Andrew J.S. Coats, Michele Emdin, Mark Richards

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureRisk stratificationIntensive care medicineCardiac imagingInternal medicineAudience measurementCardiologyConsensus conference

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Circulating biomarkers and imaging techniques provide independent and complementary information to guide management of heart failure (HF). This consensus document by the Heart Failure Association (HFA) of the European Society of Cardiology (ESC) presents current evidence-based indications relevant to integration of imaging techniques and biomarkers in HF. The document first focuses on application of circulating biomarkers together with imaging findings, in the broad domains of screening, diagnosis, risk stratification, guidance of treatment and monitoring, and then discusses specific challenging settings. In each section we crystallize clinically relevant recommendations and identify directions for future research. The target readership of this document includes cardiologists, internal medicine specialists and other clinicians dealing with HF patients.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations40
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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