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Enregistrement W4395060561 · doi:10.1161/circ.114.suppl_18.ii_d-a

2006 William W. L. Glenn Lecture–Rebuilding the Heart: New Horizons for Cardiac Surgeons

2006· article· en· W4395060561 sur OpenAlexaff
Richard D. Weisel

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNew horizonsCardiologyGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac surgery is changing today, as it was during the time of Dr William Glenn. In those days, cardiac surgeons were trained to do thoracic and vascular surgery.Today, cardiac surgeons are retraining to do intravascular and minimally invasive cardiac and vascular procedures. However, today’s cardiac surgeons should also retrain to employ gene-enhanced cell therapy to modify both the heart and the vasculature to improve the outcomes of their interventions. Cell transplantation has come of age and is undergoing extensive clinical trials. The implantation of precursor cells induces angiogenesis, improves regional and global function, and enhances the recruitment of reparative cells to the heart. In addition to correcting anatomic cardiac lesions, surgeons may be able to restore function to the heart by a combination of cardiac regeneration and rejuvenation of the response to injury. Tissue engineering may restore heart function without synthetic materials, provided the surgeon employs the right combination of cells and biodegradable scaffolds. These grafts may be ideal for the surgical repair of congenital cardiac defects, and clinical trials are underway. The implanted grafts grow and remodel as the child becomes an adult. Cardiac surgeons are retraining to acquire new skills to correct cardiovascular defects. In addition, surgeons should acquire the knowledge required to regenerate and rebuild the heart and vasculature.

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)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,018

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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