October 2023 at a Glance: From Prevention to Diagnosis, Prognosis and Treatment of Acute Decompensation and Comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
PreventionPrevention of heart failure (HF) has a key role in our health care.1,2 Multivariable prediction models are frequently used to estimate the risk of incident HF.A systematic Bayesian meta-analysis, including 36 studies and 59 models for the prediction of HF, showed their predictive accuracy.However, 77% of model results were at high risk of bias, certainty of evidence was low, and no model had a clinical impact assessment.3 Monzo et al. 4 investigated the association of aldosterone concentrations with left ventricular (LV) remodelling after acute myocardial infarction (MI) in patients successfully treated by primary percutaneous coronary angioplasty for a first acute ST-elevation MI.LV volumes were measured within 4 days after acute MI using cardiac magnetic resonance and transthoracic echocardiography, 6 months later and, in a subset of cases, 3-9 years later.Aldosterone concentrations were associated with LV remodelling at 6 months, even in patients with an initial LV ejection fraction (LVEF) >40%, but not in the long term follow-up.
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 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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,174 | 0,053 |
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 ».