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Enregistrement W4399341905 · doi:10.1097/ms9.0000000000002106

Insights into calcific aortic valve stenosis: a comprehensive overview of the disease and advancing treatment strategies

2024· article· en· W4399341905 sur OpenAlexaff
Hritvik Jain, Aman Goyal, Abeer T.M.A. Khan, Noor Ullah Khan, Jyoti Jain, Shrey Chopra, Samia Aziz Sulaiman, G. M. Reddy, Kush Patel, Kaarvi Khullar, Mohamed Daoud, Amir Humza Sohail

Notice bibliographique

RevueAnnals of Medicine and Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCalcificationStenosisCardiologyAortic valveDiseaseModalitiesRadiologyAortic valve stenosisCalcinosisInternal medicineHeart valveTreatment modality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aortic valve stenosis is a disease characterized by thickening and narrowing of the aortic valve (AV), most commonly due to calcification, which leads to left ventricular outflow obstruction called calcific aortic valve disease (CAVD). CAVD presents as a progressive clinical syndrome with cardiorespiratory symptoms, often with rapid deterioration. The modern-day pathophysiology of CAVD involves a complex interplay of genetic factors, chronic inflammation, lipid deposition, and valve calcification, with early CAVD stages resembling atherosclerosis. Various imaging modalities have been used to evaluate CAVD, with a recent trend of using advanced imaging to measure numerous AV parameters, such as peak jet velocity. Significant improvements in mortality have been achieved with transcatheter AV repair, but numerous therapeutics and modalities are being researched to delay the progression of CAVD. This article aims to provide a comprehensive review of CAVD, explore recent developments, and provide insights into future treatments with various novel modalities.

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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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