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Enregistrement W4306644118 · doi:10.1016/j.cjcpc.2022.10.002

Caring for the Aging Patient With Adult Congenital Heart Disease: A Review of Cardiac and Noncardiac Comorbidities

2022· review· en· W4306644118 sur OpenAlexaff
Michelle Keir, Meredith A. Borman, R. E. S. Clegg, Jillian Colbert, Nita Guron, Lea Harper, Doug Helmerson, Jessica Patzer, Stephen Reynolds, Nanette Alvarez

Notice bibliographique

RevueCJC Pediatric and Congenital Heart Disease · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographicsEmergency departmentDiseaseHeart diseaseComorbidityQuality of life (healthcare)Cardiovascular healthIntensive care medicineHealth careDisease managementMEDLINEPediatricsGerontologyInternal medicineNursingDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the demographics of congenital heart disease (CHD) have shifted, there are now more adults living with CHD than children in North America. This presents unprecedented challenges as patients with CHD acquire noncardiac comorbidities and seek care for a variety of reasons, including noncardiac surgery and emergency department (ED) visits. CHD shifts from a one organ problem to a multisystem disease and requires a team of specialists to maintain high-quality longitudinal care. In this review, we summarize the challenges patients with CHD and their providers face as they age. We review the demographics of CHD and health care utilization. We examine the rates of noncardiac comorbidities and the current quality of care received by adult patients with CHD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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