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Enregistrement W4317927131 · doi:10.33590/emjcardiol/10312244

The Changing Landscape in Oral Anticoagulation – The Last Pieces of the Puzzle

2013· article· en· W4317927131 sur OpenAlexaffabout
Chairpersons Camm, Jeffrey I. Weitz, Speakers De Caterina, Hein Heidbüchel, Robert P. Giugliano, Harry R. Büller, Raffaele De Caterina

Notice bibliographique

RevueEMJ Cardiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo Europe
Mots-clésGeographyHistoryAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

][3] The management of AF has seen marked changes in recent years with the availability of new anticoagulants, antiarrhythmic drugs, and the wider availability of catheter ablation. 35][6][7] Although most of the recommendations in the guidelines for the management of AF are based on sound evidence, they are not totally consistent 8 and are not always fully implemented into practice. 9-11Therefore, it is important to ascertain how these guidelines are being translated into practice.This is the purpose of the registries that have flourished in recent years.The focus of the registry is to address the current situation pertaining to a particular medical condition and predict how it may change.The Prevention of Thromboembolic Events -European Registry (PREFER) in AF is a multinational, multi-centre, prospective disease registry with the objective of gaining a detailed insight into the characteristics and management of patients with AF.The main focus is the prevention of thromboembolic events.Subjects have completed a baseline visit and will receive a follow-up visit 12 months after baseline.This will provide the opportunity to monitor the changes that occur in the pattern of treatment of AF within a year, at a time of rapid changes in the anticoagulation landscape in Europe.The registry is based in several European countries including Austria, France, Germany, Italy, Spain Switzerland, and the United Kingdom.For regional comparisons, Austria, Switzerland and Germany were combined into one pre-specified region.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0100,017
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0080,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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