September 2023 at a Glance: Focus on Acute Heart Failure and Health Status
Notice bibliographique
Résumé
Heart Failure Association clinical consensus statementsAdvanced heart failure (HF) is burdened by an extremely poor prognosis.1,2 Culture, ethnicity, and socio-economic differences should be considered by the health care professionals in the management of patients with advanced HF needing palliative care.A clinical consensus statement from the Heart Failure Association (HFA) of the ESC, the ESC Patient Forum, and the European Association of Palliative Care summarized current evidence and provided a practical guidance.3 The role of different cardiovascular (CV) imaging techniques in the assessment of left ventricular hypertrophy was reviewed in another HFA scientific statement.4 Artificial intelligenceMachine learning procedures have been successfully used to guide diagnosis and stratify prognosis in HF. [5][6][7] Khan et al. 8 summarized the potential applications of artificial intelligence for HF care, including algorithms for establishing an early diagnosis, phenotyping HF with preserved ejection fraction (HFpEF), and stratifying HF disease severity.Exertional hypoxaemia (oxyhaemoglobin saturation <94%) was observed in 136 (25%) of 539 patients with HFpEF and no coexisting lung disease undergoing invasive cardiopulmonary exercise testing with simultaneous blood and expired gas analysis.It was associated with more severe haemodynamic abnormalities and increased mortality.35
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,272 | 0,168 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».