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Enregistrement W4383302486 · doi:10.2459/jcm.0000000000001514

Telemedicine for the treatment of heart failure: new opportunities after COVID-19

2023· review· en· W4383302486 sur OpenAlexaff
Maria Giulia Bellicini, Francesca Pia D’Altilia, Cristina Gussago, Marianna Adamo, Carlo Lombardi, Daniela Tomasoni, Riccardo M. Inciardi, Marco Metra, Matteo Pagnesi

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineTelemedicine2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus InfectionsHeart failureBetacoronavirusIntensive care medicineMEDLINEPandemicMedical emergencyVirologyCardiologyInternal medicineHealth careDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: During the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic, the epidemiology of heart failure significantly changed with reduced access to health system resources and a worsening of patients' outcome. Understanding the causes of these phenomena could be important to refine the management of heart failure during and after the pandemic. Telemedicine was associated with an improvement in heart failure outcomes in several studies; therefore, it may help in refining the out-of-hospital care of heart failure. In this review, the authors describe the changes in heart failure epidemiology during the COVID-19 pandemic; analyse available evidence on use and benefit of telemedicine during the pandemic and prepandemic periods; and discuss approaches to optimize the home-based or outpatient heart failure management in the future, beyond the pandemic.

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)0,004
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 enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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