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Enregistrement W4317617586 · doi:10.15420/japsc.2022.24

Consensus Recommendations of the Asia Pacific Cardiometabolic Consortium on Secondary Prevention Strategies in Myocardial Infarction: Recommendations on Pharmacotherapy, Lifestyle Modification and Cardiac Rehabilitation

2023· article· en· W4317617586 sur OpenAlexaff
Jamshed Dalal, Wael Almahmeed, Rungroj Krittayaphong, Stephen J. Nicholls, Khalida Soomro, Khung Keong Yeo

Notice bibliographique

RevueJournal of Asian Pacific Society of Cardiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensResverlogix (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationMedicinePharmacotherapyMyocardial infarctionSecondary preventionIntensive care medicineAsia pacificQuality of life (healthcare)Family medicinePhysical therapyNursingCardiologyInternal medicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Secondary prevention of acute MI, both ST elevated and non-ST elevated is essential to reduce cardiovascular mortality and hospital readmission, ensuring patients return to normality with an improved quality of life. Thus far, professional associations and country-specific guidelines have provided guidance suited to their respective populations. The Asia Pacific Cardiometabolic Consortium has developed these consensus recommendations to unify the approach to long-term care of patients after MI, which can be applied across the Asia-Pacific region. The consensus statements, which were developed by an expert panel, took into account international and local guidelines and current evidence, along with the opinions and professional experience offered by regional experts. These statements were then put to an online vote to achieve a consensus. The resulting 13 statements discuss secondary prevention strategies encompassing pharmacotherapy, lifestyle modifications, cardiac rehabilitation and discharge management for the effective long-term care of patients with a history of type 1 MI, specifically relating to atherosclerotic plaque rupture and thrombosis.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,323 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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