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Enregistrement W4282000590 · doi:10.52692/1857-0011.2022.1-72.09

Fragility syndrome in patients with chronic heart failure

2022· article· en· W4282000590 sur OpenAlexaboutno aff
Snejana Vetrila, Eleonora Vataman, Virginia Șalaru, Anastasia Ivanes

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Academy of Sciences of Moldova Medical Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureComorbidityFragilityInternal medicineCharlson comorbidity indexPopulationCardiologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heart failure has a prevalence of 26 million in the population, making it a global health priority. Current publications show that fragility syndrome reaches 79% in heart failure and is an independent predictor of mortality from cardiovascular disease. The study assessed the fragility by the Edmonton self-reported score and the Charlson comorbidity index in 36 hospitalized patients with chronic heart failure with a mean age of 66.58±1.65(44-86) years, including 20(55.6%) women and 16(44.4%) men. Fragility syndrome of varying severity was found in 16(45.5%) vs 20(55.5%) non-fragile patients with chronic heart failure with mean age 62.25±2.53 vs 70.05±1,87 years in both groups, respectively. We obtained the predominance in the group of fragile patients of women 10(62.5%) vs 6(37.5%) men. Fragile patients more frequently mentioned a decrease in physical activity during the last months 14(87.5%)vs 12(60.0%) non-fragile cases. The quality of sleep was different in the groups, so that fragile patients had more frequently a duration of sleep ≤5 hours - 9(56.3%) cases, while in the non-fragile group predominated those with 7-8 hours of sleep 8(40.0 %) patients. The mean value of the Charlson Comorbidity Index was 5.3±0.5 points.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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