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Enregistrement W4390570788 · doi:10.1016/j.jcin.2023.10.041

Impact of the COVID-19 Pandemic on Global TAVR Activity

2024· article· en· W4390570788 sur OpenAlexaff
Xavier Armario, Jennifer Carron, Andrew J. Simpkin, Mohamed Elhadi, Ciara Kennedy, Mohamed Abdel‐Wahab, Sabine Bleiziffer, Thierry Lefèvre, Alexander Wolf, Thomas Pilgrim, Pedro Villablanca, Daniel J. Blackman, Nicolas M. Van Mieghem, Christian Hengstenberg, Martin J. Swaans, Bernard Prendergast, Tiffany Patterson, Marco Barbanti, John G. Webb, Miles Behan, Jon R. Resar, David Hildick‐Smith, Mark S. Spence, David Zweiker, Rodrigo Bagur, Rui Campante Teles, Flavio Ribichini, Dariusz Jagielak, Duk‐Woo Park, Ran Kornowski, Joanna J. Wykrzykowska, Matjaž Bunc, Rodrigo Estévez‐Loureiro, Karl Poon, Matthias Götberg, Raban Jeger, Hüseyin İnce, Erik Jerome Stene Packer, Marco Angelillis, Luis Nombela‐Franco, Yingqiang Guo, Mikko Savontaus, Abdulrahman M. Al-Moghairi, Catalina A. Parasca, Chad Kliger, David Roy, Levente Molnár, Mariana Silva, Jonathon White, Masanori Yamamoto, Pedro Carrilho‐Ferreira, Stefan Toggweiler, Vassileios Voudris, Yohei Ohno, Inês Rodrigues, Radosław Parma, Soledad Ojeda, Kostas Toutouzas, Ander Regueiro, Marek Grygier, Khaled Almerri, Ignacio Cruz‐González, Viliam Fridrich, José M. de la Torre Hernández, Stéphane Noble, Petr Kala, Lluís Asmarats, İbrahim Halil Kurt, Johan Bosmans, Mārtiņš Ērglis, Ivan P. Casserly, Dounia Iskandarani, Ravinay Bhindi, Joëlle Kefer, Wei‐Hsian Yin, Liesbeth Rosseel, Hyo‐Soo Kim, Stephen O’Connor, Farrel Hellig, Matías Sztejfman, Oscar Méndiz, Andrés M. Pineda, Ashok Seth, Elton Pllaha, Fábio Sândoli de Brito, Vilhelmas Bajoras, Mohammed Balghith, Michael Lee, Guering Eid‐Lidt, Bert Vandeloo, Vinicius D. Vaz, Mirvat Alasnag, Gian Paolo Ussia, Edgar Tay, Jorge Mayol, Sengottuvelu Gunasekaran, Gennaro Sardella, Wacin Buddhari, Hsien‐Li Kao, Antonio Dager, Apostolos Tzikas, Ingibjörg Jóna Guðmundsdóttir, Ahmad Edris, Luis Abel Gutiérrez Jaikel, Eduardo Arias, Mohammed Al‐Hijji, Mehmet Ertürk, César Conde‐Vela, Darko Boljević, Adolfo Ferrero Guadagnoli, Toomas Hermlin, Ahmed ElGuindy, Moysés de Oliveira Lima-Filho, Luciano de Moura Santos, Luís Pérez y Pérez, Gabriel Maluenda, Ali Rıza Akyüz, Imad A. Alhaddad, Haitham Amin, Chak-Yu So, Arif Al Nooryani, Carlos Vaca, Juan Albístur, Quang Ngoc Nguyen, Dabit Arzamendi, Eberhard Grube, Thomas Modine, Didier Tchétché, Kentaro Hayashida, Azeem Latib, Raj Makkar, Nicolò Piazza, Lars Søndergaard, John W. McEvoy, Darren Mylotte

Notice bibliographique

RevueJACC: Cardiovascular Interventions · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health CentreLondon Health Sciences CentreSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicMedicineSocioeconomic statusValve replacementIncidence (geometry)Public healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthDemographyInternal medicinePopulationDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,036
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,377 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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