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Enregistrement W3207692654 · doi:10.1016/j.cjco.2021.10.002

The Cardiovascular System in Heat Stroke

2021· review· en· W3207692654 sur OpenAlexaffabout
Miles Marchand, Kenneth Gin

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)CardiologyHyperthermiaCardiac outputHeat waveInternal medicineHeatstrokeHemodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In June 2021, western Canada experienced an unprecedented heat wave, breaking dozens of temperature records. As a result, the region had a significant uptick in sudden deaths, emergency department visits, and hospital admissions. Under thermal stress, the human body achieves heat dissipation through evaporation of sweat and increased cutaneous blood flow. When these mechanisms are overwhelmed, the core body temperature rises, which leads to heat stroke, a life-threatening syndrome of hyperthermia and central nervous system dysfunction in the setting of an environmental thermal load. Heat dissipation relies on an intact cardiovascular system to dilate cutaneous vasculature and increase cardiac output. Individuals with impaired cardiovascular function have a limited ability to increase stroke volume, cardiac output, and blood flow to the skin, increasing the risk of heat stroke. In turn, these patients, whose cardiac condition is already compromised, are susceptible to cardiovascular complications of heat stroke, including arrhythmias, myocardial ischemia, heart failure, shock, and sudden death. Indeed, the majority of excess deaths during heat waves are cardiovascular in origin, highlighting the impact the cardiovascular system has on the development of heat stroke, and vice versa. This review summarizes the current understanding of the interaction between the cardiovascular system and heat stroke, including the pathophysiology, cardiovascular complications, and treatment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations77
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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