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Enregistrement W4400163069

Treatment of concurrent cardio-cerebral infarction: meta-analysis

2024· article· tr· W4400163069 sur OpenAlexaff
Mohammed Habib

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2024
Typearticle
Languetr
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisCerebral infarctionMedicineCardiologyInternal medicineIschemia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amaç: Akut iskemik inme ve akut miyokard enfarktüsünün eş zamanlı ortaya çıkması son derece nadir görülen ve ölümcül olabilen bir durumdur. Bu vakalarda nedenler ve optimal tedavi hala belirsizdir.Yöntemler: Literatür taraması yaparak klinik tabloları, nedenlerini, miyokard enfarktüsünün tipini, inme bölgesini, taburculukta değiştirilmiş sıralama ölçeğini ve tedavi seçeneklerini analiz ettik. Kombinasyon müdahale tedavisi (koroner arterler için perkütan koroner girişim ve serebral damar için mekanik trombektomi) ve tıbbi tedavi uygulanan hastalar arasında hastaneden taburcu olurken ve taburcu olduktan 90 gün sonra ölüm oranlarını karşılaştırıyoruz.Bulgular : Vaka raporlarından ve vaka serilerinden 94 eşzamanlı kardiyo-serebral enfarktüs vakasını belirledik. Ortalama yaş 62,5±12,6 yıldı. 58 hasta (%61,7) erkek. Kombinasyon müdahaleli tedavi grubundaki hastalarda: hastane mortalite oranı %13,3 ve 90 günlük mortalite oranı: tıbbi tedavideki mortalite oranıyla karşılaştırıldığında %23,5 (hastanede %23,5 ve 90 günde %59,5 (sırasıyla P değeri 0,038 ve 0,012)Sonuç: Eşzamanlı kardiyo-serebral enfarktüs prognozu çok kötü olup, müdahale edilmezse hastaların yaklaşık %25'i taburcu olmadan kaybedilmiştir. Hastaların %60'ı inmeden 90 gün sonra ölmüştür. Hastaların yalnızca dörtte birinin kombinasyon müdahale tedavisi ile tedavi edilmesine rağmen, bu tedavi yöntemi, tıbbi tedaviye kıyasla mortalite oranını önemli ölçüde azaltmaktadır.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,031
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2024
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