Cardiovascular disease in the elderly: proceedings of the European Society of Cardiology—Cardiovascular Round Table
Notice bibliographique
Résumé
The growing elderly population worldwide represents a major challenge for caregivers, healthcare providers, and society. Older patients have a higher prevalence of cardiovascular (CV) disease, high rates of CV risk factors, and multiple age-related comorbidities. Although prevention and management strategies have been shown to be effective in older people, they continue to be under-used, and under-studied. In addition to hard endpoints, frailty, cognitive impairments, and patients' re-assessment of important outcomes (e.g. quality of life vs. longevity) are important aspects for older patients and emphasize the need to include a substantial proportion of older patients in CV clinical trials. To complement the often skewed age distribution in clinical trials, greater emphasis should be placed on real-world studies to assess longer-term outcomes, especially safety and quality of life outcomes. In the complex environment of the older patient, a multidisciplinary care team approach with the involvement of the individual patient in the decision-making process can help optimize prevention and management strategies. This article aims to demonstrate the growing burden of ageing in real life and illustrates the need to continue primary prevention to address CV risk factors. It summarizes factors to consider when choosing pharmacological and interventional treatments for the elderly and the need to consider quality of life and patient priorities when making decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».