Supply chain management: Stategy, planning, and operation / Sunil Chopra, Pater
Notice bibliographique
Résumé
Current management of patients with aortic valve disease, including aortic valve stenosis (AS), aortic valve regurgitation (AR), and mixed aortic valve disease (MAVD), remains challenging. American and European guideline recommendations regarding the timing of intervention are mainly based on the assessment of disease severity (ie, grading), presence of symptoms related to aortic valve disease, left ventricular systolic dysfunction, or LV enlargement. Furthermore, the decision regarding the type of intervention (ie, surgical vs transcatheter) is primarily based on risk assessment from surgical risk scores. There is, however, less emphasis on the importance of the assessment of anatomic and functional cardiac repercussions of aortic valve disease to guide the clinical management of these patients. Recently, a novel approach has been proposed to improve the management of aortic valve disease with 2 main components for risk stratification of the disease: 1) grading the severity of aortic valve disease, and 2) staging the extent of extravalvular cardiac damage associated with aortic valve disease with the use of echocardiography. To date, this novel approach of extravalvular cardiac damage staging was proposed and validated only in the context of AS but could be extended to other valvular heart diseases, including AR and MAVD. Further studies are also needed to test the incremental value of additional imaging parameters (eg, myocardial fibrosis by magnetic resonance) as well as blood biomarkers (eg, natriuretic peptide, cardiac troponin, and others) to the existing cardiac damage staging schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».