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Enregistrement W4286790088 · doi:10.1002/ehf2.14076

Impact Analysis of Heart Failure Across European Countries: An ESC-HFA Position Paper

2022· review· en· W4286790088 sur OpenAlexaff
Giuseppe Rosano, Petar Seferović, Gianluigi Savarese, Ilaria Spoletini, Yu. M. Lopatin, Finn Gustafsson, Antoni Bayés‐Genís, Tiny Jaarsma, Magdy Abdelhamid, Arantxa González, Massimo Piepoli, Carlo G. Tocchetti, Arsen Ristić, Ewa A. Jankowska, Brenda Moura, Loreena Hill, Gerasimos Filippatos, Marco Metra, Davor Miličić, Thomas Thum, Ovidiu Chioncel, Tuvia Ben Gal, Lars H. Lund, Dimitrios Farmakis, Wilfried Müllens, Stamatis Adamopoulos, Michael Böhm, Anna Norhammar, Andreas Bollmann, Amitava Banerjee, Aldo P. Maggioni, Adriaan A. Voors, Alain Cohen Solal, Andrew J.S. Coats

Notice bibliographique

RevueESC Heart Failure · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureMedicinePosition (finance)Position paperCardiologyInternal medicineEconomicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heart failure (HF) is a long-term clinical syndrome, with increasing prevalence and considerable healthcare costs that are further expected to increase dramatically. Despite significant advances in therapy and prevention, mortality and morbidity remain high and quality of life poor. Epidemiological data, that is, prevalence, incidence, mortality, and morbidity, show geographical variations across the European countries, depending on differences in aetiology, clinical characteristics, and treatment. However, data on the prevalence of the disease are scarce, as are those on quality of life. For these reasons, the ESC-HFA has developed a position paper to comprehensively assess our understanding of the burden of HF in Europe, in order to guide future policies for this syndrome. This manuscript will discuss the available epidemiological data on HF prevalence, outcomes, and human costs-in terms of quality of life-in European countries.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations105
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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