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Enregistrement W4312052452 · doi:10.1093/eurheartjsupp/suac124

Aiming at harmony. Comparing and contrasting International HFrEF Guidelines

2022· article· en· W4312052452 sur OpenAlexaff
Daniela Tomasoni, Marianna Adamo, Biykem Bozkurt, Paul A. Heidenreich, Theresa A. McDonagh, Giuseppe Rosano, Sean Virani, Shelley Zieroth, Marco Metra

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Supplements · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNovartis PharmaMinistero della Salute
Mots-clésMedicineHarmony (color)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large randomized controlled trials (RCTs) have led to major changes in the treatment of patients with heart failure and reduced left ventricular ejection fraction (HFrEF) and these advances are included in the recent European Society of Cardiology (ESC) and the American College of Cardiology/American Heart Association/Heart Failure Society of America (ACC/AHA/HFSA) guidelines issued in 2021 and 2022, respectively. According to both guidelines, treatment of patients with HFrEF is based on the administration of four classes of drugs that reduce the primary endpoint of cardiovascular death and HF hospitalizations in RCTs: angiotensin-converting enzyme or angiotensin receptor neprilysin inhibitors, beta-blockers, mineralocorticoid receptor antagonists, and sodium-glucose co-transporter 2 inhibitors. Specific sequences of treatment are not recommended but emphasis is given to reaching treatment with all four drugs as early as possible. Further treatments are considered in selected patients including ivabradine, hydralazine nitrates, digoxin, and the new agent vericiguat. Specific treatments, mostly new, for cardiovascular and non-cardiovascular comorbidities are also given. The aim of this article is to compare the two recent guidelines issued by the ESC and ACC/AHA/HFSA and show the few differences and the many consistent recommendations, now more numerous given the evidence available for many new treatments.

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)0,232
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,444
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2320,444
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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