MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4367059497 · doi:10.18203/2349-3933.ijam20231080

Consensus statement on cardiovascular risk stratification and aggressive management of chronic coronary syndromes

2023· article· en· W4367059497 sur OpenAlexaboutno aff
P. Balaji, Uday Jadhav, Devanu Ghosh Roy, Geevar Zachariah, M. K. Shah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advances in Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseAnginaRevascularizationIntensive care medicineRisk stratificationHeart failureMyocardial perfusion imagingCanadian Cardiovascular SocietyHealth carePopulationCardiologyInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular diseases (CVDs) are responsible for 17.5 million deaths globally, and India is more susceptible to coronary artery disease (CAD) than its western counterparts because of certain challenges such as suboptimal management, increased healthcare costs, and physicians undermining the extent of limitation in angina patients. All of these could be resolved by employing strategies starting with accurate diagnosis to timely implementation of aggressive management techniques to contain morbidity and mortality. Pan India, experts from the field of cardiology came together in order to discuss risk stratification and aggressive management of chronic coronary syndromes (CCS). The expert consensus laid down a path of recommendations considering the prevailing healthcare service infrastructure, local evidence-based studies and key international guidelines. With the wide diversity in terms of geographical distribution in India and the risk factors presented across various divisions of the population, risk stratification is necessary for prompt identification and subsequent management of CCS. In this consensus, various risk stratification techniques such as risk stratification based on ventricular function, electrocardiogram (ECG), stress echocardiography (ECHO), the Duke treadmill score (DTS), and myocardial perfusion imaging (MPI) were discussed. After risk stratification, the consensus focused on aggressive management of CVDs with therapeutic optimization for various types of patient profiles such as revascularization for stable angina and angina with comorbidities (diabetes and renal failure), apart from emphasis on various medications and their roles in ameliorating disease symptoms.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0140,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,332 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Advances in MedicineMême sujetCardiac Imaging and DiagnosticsTravaux en français237 207