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Enregistrement W4388347910 · doi:10.1016/j.cjco.2023.10.017

Unique Aspects of Women's Valvular Heart Diseases: Impact for Diagnosis and Treatment

2023· review· en· W4388347910 sur OpenAlexafffund
Andréanne Powers, Nicolas Lavoie, Emma Le Nezet, Marie‐Annick Clavel

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsEdwards LifesciencesCanadian Institutes of Health ResearchMedtronic
Mots-clésMedicineCardiologyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Valvular heart diseases (VHDs) are a major cause of cardiovascular morbidity and mortality worldwide. As degenerative and functional mechanisms represent the main etiologies in high-income countries are degenerative and functional, while in low income countries etiologie is mostly rheumatic. Although therapeutic options have evolved considerably in recent years, women are consistently diagnosed at later stages of their disease, are delayed in receiving surgical referrals, and exhibit worse postoperative outcomes, compared to men. This difference is a result of the historical underrepresentation of women in studies from which current guidelines were developed. However, in recent years, important research, including more female patients, has been conducted and has highlighted substantial sex-specific differences in the etiology, diagnosis, and treatment of VHDs. Systematic consideration of these sex-specific differences in VHD patients is crucial for providing equitable healthcare and optimizing clinical outcomes in both female and male patients. Hence, this review aims to explore implications of sex-specific particularities for diagnosis, treatment options, and outcomes in women with VHDs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,395 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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