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Enregistrement W4386703985 · doi:10.1093/eurheartj/ehad510

Cardiac magnetic resonance biomarkers as surrogate endpoints in cardiovascular trials for myocardial diseases

2023· review· en· W4386703985 sur OpenAlexaff
Dominik C. Benz, Christoph Gräni, Panagiotis Antiochos, Bobak Heydari, Mark Colin Gissler, Yin Ge, Sarah Cuddy, Sharmila Dorbala, Raymond Y. Kwong

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésMedicineCardiologyMyocarditisSurrogate endpointMagnetic resonance imagingCardiomyopathyInternal medicineCardiac magnetic resonance imagingHeart failureCardiac amyloidosisHypertrophic cardiomyopathyCardiac magnetic resonanceClinical trialRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac magnetic resonance offers multiple facets in the diagnosis, risk stratification, and management of patients with myocardial diseases. Particularly, its feature to precisely monitor disease activity lends itself to quantify response to novel therapeutics. This review critically appraises the value of cardiac magnetic resonance imaging biomarkers as surrogate endpoints for prospective clinical trials. The primary focus is to comprehensively outline the value of established cardiac magnetic resonance parameters in myocardial diseases. These include heart failure, cardiac amyloidosis, iron overload cardiomyopathy, hypertrophic cardiomyopathy, cardio-oncology, and inflammatory cardiomyopathies like myocarditis and sarcoidosis.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations33
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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