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Enregistrement W3204487286 · doi:10.1136/heartjnl-2021-320173

Lipoprotein(a) and aortic stenosis

2021· letter· en· W3204487286 sur OpenAlexaff
Kwan-Leung Chan

Notice bibliographique

RevueHeart · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyStenosisPopulationAortic valve stenosisInternal medicineEpidemiologyDiabetes mellitusvalvular heart diseaseEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aortic valve stenosis (AS) is the most common valvular heart disease in the Western world, affecting about 3% of the population over 75 years of age and after onset of symptoms is associated with adverse events including death.1 With the ageing of the population, AS likely will become an increasingly important health issue. Despite this grim prospect, a therapeutic strategy to slow the progression of AS has not been developed and the only effective treatment is aortic valve replacement. Furthermore, AS is a progressive condition, but the rate of progression is quite variable from individual to individual. The predilection of AS in the older individuals has led to the belief that AS was an inevitable result of a degenerative process, but research has shown that it is an active process involving multiple metabolic pathways, raising the possibility that the process can potentially be modified or interrupted.2 Epidemiological studies have shown that AS is associated with traditional atherosclerotic risk factors such as hypertension, smoking, diabetes and increased cholesterol. At the molecular level, AS also shares common features with atherosclerosis including lipid infiltration, inflammation, fibrosis and calcification in the subendothelial space and lamina fibrosa. Since lipoproteins are involved in several putative pathways in the development of AS, lipid-lowering agents such as statins would be expected to …

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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