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Enregistrement W3217764023 · doi:10.1093/eurheartj/ehab696

European Society of Cardiology guidance for the diagnosis and management of cardiovascular disease during the COVID-19 pandemic: part 1—epidemiology, pathophysiology, and diagnosis

2021· review· en· W3217764023 sur OpenAlexfundno aff
Colin Baigent, Stephan Windecker, Daniele Andreini, Elena Arbelo, Emanuele Barbato, Antonio L. Bartorelli, Andreas Baumbach, Elijah R. Behr, Sérgio Berti, Héctor Bueno, Davide Capodanno, Riccardo Cappato, Alaide Chieffo, Jean‐Philippe Collet, Thomas Cuisset, Giovanni de Simone, Victoria Delgado, Paul Dendale, Dariusz Dudek, Thor Edvardsen, Arif Elvan, José Ramón González‐Juanatey, Mauro Gori, Diederick E. Grobbee, Tomasz J Guzik, Sigrun Halvorsen, Michael Haude, Hein Heidbüchel, Gerhard Hindricks, Borja Ibáñez, Nicole Karam, Hugo A. Katus, Stavros Konstantinides, Ulf Landmesser, Christophe Leclercq, Sergio Leonardi, Maddalena Lettino, Giancarlo Marenzi, Josepa Mauri, Marco Metra, Nuccia Morici, Christian Mueller, Anna Sonia Petronio, Marija Polovina, Tatjana Potpara, Fabien Praz, Bernard Prendergast, Eva Prescott, Susanna Price, Piotr Pruszczyk, Oriol Rodríguez‐Leor, Marco Roffi, Rafael Romaguera, Stephan Rosenkranz, Andrea Sarkozy, Martijn Scherrenberg, Petar Seferovic, Michele Senni, Francesco Raffaele Spera, Giulio Stefanini, Hölger Thiele, Daniela Tomasoni, Rhian M. Touyz, Arthur A.M. Wilde, Bryan Williams

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiosense WebsterAmsterdam Cardiovascular Sciences, Amsterdam University Medical CentersAbbott VascularHumanitas Research HospitalUniversitair Ziekenhuis AntwerpenCentre Hospitalier Universitaire de RennesMicroPortBerlin Institute of HealthIdorsia PharmaceuticalsSt George's University Hospitals NHS Foundation TrustUniversidade de Santiago de CompostelaUniversiteit HasseltHumanitas UniversityBracco ImagingUniversität zu KölnUniversiteit AntwerpenUniversità di PisaTrakya ÜniversitesiUniwersytet WarszawskiServierUniversità degli Studi di BresciaCentro Nacional de Investigaciones CardiovascularesUniversitat de BarcelonaJohannes Gutenberg-Universität MainzLeids Universitair Medisch CentrumUniversità degli Studi di PaviaSchweizerische HerzstiftungNovo NordiskAmsterdam University Medical CentersWarszawski Uniwersytet MedycznyDipartimento di Scienze Biomediche Avanzate, Università degli Studi di Napoli Federico IIUniversiteit van AmsterdamZonMwDeutsches Zentrum für Herz-KreislaufforschungCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaUniversity of GlasgowSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungCleveland ClinicUniversiteit LeidenInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleNational Cancer InstituteUniversity College LondonHôpitaux Universitaires de GenèveBritish Heart FoundationUniversitetet i OsloCardinal HealthMedicureInfraRedxAcceleronImperial College LondonGeneralitat de CatalunyaSerbian Academy of Sciences and ArtsPfizerUniversità degli Studi di MilanoRegeneron PharmaceuticalsBoston Scientific CorporationUniversität BaselBristol-Myers SquibbCentro de Investigación Biomédica en Red Enfermedades CardiovascularesUniversità di CataniaAbiomedSanofiUnited Therapeutics CorporationBayerUniwersytet Jagielloński Collegium MedicumNational Institute for Health and Care ResearchQueen Mary University of LondonCSL BehringEli Lilly and CompanyGrupo Ferrer Internacional, S.AAstraZenecaEdwards LifesciencesEuropean Society of CardiologyAmgenDaiichi Sankyo EuropeSt. Jude MedicalYale UniversityNational Science Foundation
Mots-clésMedicinePandemicEpidemiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PathophysiologyIntensive care medicineDiseaseCardiologyInternal medicinePathologyInfectious disease (medical specialty)Outbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Since its emergence in early 2020, the novel severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 causing coronavirus disease 2019 (COVID-19) has reached pandemic levels, and there have been repeated outbreaks across the globe. The aim of this two-part series is to provide practical knowledge and guidance to aid clinicians in the diagnosis and management of cardiovascular disease (CVD) in association with COVID-19. METHODS AND RESULTS: A narrative literature review of the available evidence has been performed, and the resulting information has been organized into two parts. The first, reported here, focuses on the epidemiology, pathophysiology, and diagnosis of cardiovascular (CV) conditions that may be manifest in patients with COVID-19. The second part, which will follow in a later edition of the journal, addresses the topics of care pathways, treatment, and follow-up of CV conditions in patients with COVID-19. CONCLUSION: This comprehensive review is not a formal guideline but rather a document that provides a summary of current knowledge and guidance to practicing clinicians managing patients with CVD and COVID-19. The recommendations are mainly the result of observations and personal experience from healthcare providers. Therefore, the information provided here may be subject to change with increasing knowledge, evidence from prospective studies, and changes in the pandemic. Likewise, the guidance provided in the document should not interfere with recommendations provided by local and national healthcare authorities.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,018

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 Opus0,353
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,133 · 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

Citations145
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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