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Enregistrement W4210820029 · doi:10.1016/j.jacc.2021.12.002

Diagnosis and Evaluation of Hypertrophic Cardiomyopathy

2022· review· en· W4210820029 sur OpenAlexaff
Barry J. Maron, Milind Y. Desai, Rick A. Nishimura, Paolo Spirito, Harry Rakowski, Jeffrey A. Towbin, Ethan J. Rowin, Martin S. Maron, Mark V. Sherrid

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Cardiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesTakeda Pharmaceuticals U.S.A.Pfizer
Mots-clésHypertrophic cardiomyopathyMedicineNatural historyDiseaseRisk stratificationCardiologyCardiomyopathyGenetic testingFamily historyInternal medicinePhenotypeMagnetic resonance imagingClinical phenotypeMuscle hypertrophyCardiac magnetic resonance imagingHeart diseaseHeart failureRadiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is a relatively common often inherited global heart disease, with complex phenotypic and genetic expression and natural history, affecting both genders and many races and cultures. Prevalence is 1:200-1:500, largely based on the disease phenotype with imaging, inferring that 750,000 Americans may be affected by HCM. However, cross-sectional data show that only a fraction are clinically diagnosed, suggesting under-recognition, with most clinicians exposed to small segments of the broad disease spectrum. Highly effective HCM management strategies have emerged, altering clinical course and substantially lowering mortality and morbidity rates. These advances underscore the importance of reliable HCM diagnosis with echocardiography and cardiac magnetic resonance. Family screening with noninvasive imaging will identify relatives with the HCM phenotype, while genetic analysis recognizes preclinical sarcomere gene carriers without left ventricular hypertrophy, but with the potential to transmit disease. Comprehensive initial patient evaluations are important for reliable diagnosis, accurate portrayal of HCM and family history, risk stratification, and distinguishing obstructive versus nonobstructive forms.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations587
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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