Research priorities for the secondary prevention and management of acute rheumatic fever and rheumatic heart disease: a National Heart, Lung, and Blood Institute workshop report
Notice bibliographique
Résumé
Secondary prevention of acute rheumatic fever (ARF) and rheumatic heart disease (RHD) involves continuous antimicrobial prophylaxis among affected individuals and is recognised as a cornerstone of public health programmes that address these conditions. However, several important scientific issues around the secondary prevention paradigm remain unresolved. This report details research priorities for secondary prevention that were developed as part of a workshop convened by the US National Heart, Lung, and Blood Institute in November 2021. These span basic, translational, clinical and population science research disciplines and are built on four pillars. First, we need a better understanding of RHD epidemiology to guide programmes, policies, and clinical and public health practice. Second, we need better strategies to find and diagnose people affected by ARF and RHD. Third, we urgently need better tools to manage acute RF and slow the progression of RHD. Fourth, new and existing technologies for these conditions need to be better integrated into healthcare systems. We intend for this document to be a reference point for research organisations and research sponsors interested in contributing to the growing scientific community focused on RHD prevention and control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».