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Enregistrement W4393087527 · doi:10.1016/j.cardfail.2024.02.024

Functional Mitral Regurgitation and Heart Failure With Preserved Ejection Fraction: Clinical Implications and Management

2024· article· en· W4393087527 sur OpenAlexaff
Mauro Riccardi, Maja Čikeš, Marianna Adamo, Matteo Pagnesi, Carlo Lombardi, Scott D. Solomon, Marco Metra, Riccardo M. Inciardi

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiac Failure · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineHeart failureMitral regurgitationHeart failure with preserved ejection fractionContext (archaeology)VentricleEjection fractionDiastoleFunctional mitral regurgitationRegurgitation (circulation)Blood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) is highly prevalent and associated with worse cardiovascular outcomes. The pathophysiology of HFpEF mostly relies on the development of elevated left ventricle filling pressure, diastolic dysfunction, and atrial dilatation and impairment. This dynamic process may eventually lead to the development of functional mitral regurgitation (MR), characterized by mitral annular dilatation and consequent leaflet remodeling, in the context of preserved left ventricular ejection fraction. These observations highlight the possible common pathophysiology of MR and HFpEF. However, less is known about the prevalence and the clinical value of MR in the context of HFpEF. This review aims to provide an overview of the association and interplay between functional MR and HFpEF, discuss the underlying mechanisms that are common to these diseases, and summarize potential targeted pharmacological treatments.

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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,322 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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