MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385242059 · doi:10.1016/j.hjc.2023.07.008

Adverse remodelling in tetralogy of Fallot: From risk factors to imaging analysis and future perspectives

2023· review· en· W4385242059 sur OpenAlexaff
Martina Avesani, Zakaria Jalal, Mark K. Friedberg, Olivier Villemain, M Venet, Giovanni Di Salvo, Jean‐Benoît Thambo, Xavier Iriart

Notice bibliographique

RevueHellenic Journal of Cardiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMedicineTetralogy of FallotCardiologyInternal medicineVentricular remodelingHeart failureMyocardial fibrosisVolume overloadPressure overloadSudden cardiac deathPopulationHeart disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although contemporary outcomes of initial surgical repair of tetralogy of Fallot (TOF) are excellent, the survival of adult patients remains significantly lower than that of the normal population due to the high incidence of heart failure, ventricular arrhythmias, and sudden cardiac death. The underlying mechanisms are only partially understood but involve an adverse biventricular response, so-called remodelling, to key stressors such as right ventricular (RV) pressure-and/or volume-overload, myocardial fibrosis, and electro-mechanical dyssynchrony. In this review, we explore risk factors and mechanisms of biventricular remodelling, from histological to electro-mechanical aspects, and the role of imaging in their assessment. We discuss unsolved challenges and future directions to better understand and treat the long-term sequelae of this complex congenital heart disease.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeAutre devis
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHellenic Journal of CardiologyMême sujetCongenital Heart Disease StudiesTravaux en français237 207