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Enregistrement W4400882573 · doi:10.1016/j.jacadv.2024.101123

Comprehensive Geriatric Assessment to Optimize the Management of Older Patients With Transthyretin Cardiac Amyloidosis

2024· review· en· W4400882573 sur OpenAlexaff
Carlo Fumagalli, Mathew S. Maurer, Marianna Fontana, Nowell M. Fine, Julian D. Gillmore, Parag Goyal, Shunichi Nakagawa, Beatrice Musumeci, Martha Grogan, Raffaele Marfella, Giuseppe Limongelli, Daniela Mari, Simone Longhi, Sarah Cuddy, Ahmad Masri, Iacopo Olivotto, Federico Perfetto, Andrea Ungar, Niccolò Marchionni, Francesco Cappelli

Notice bibliographique

RevueJACC Advances · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmyloidosis: Diagnosis, Treatment, Outcomes
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of Alberta
Organismes subventionnairesMinistero della SaluteBritish Heart FoundationNational Institutes of HealthProthenaNovo NordiskCytokineticsAmerican Heart AssociationSanofiAlnylam PharmaceuticalsPfizerAstraZeneca
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)MoodAmyloidosisTransthyretinDiseaseCognitionIntensive care medicineGerontologyPsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transthyretin cardiac amyloidosis (ATTR-CA) predominantly affects older adults with multiple chronic conditions, leading to significant physical, cognitive, and emotional challenges. New disease-modifying drugs are effective in early stages, prompting a shift toward comprehensive assessments, including functional capacity and quality of life. However, these assessments may not fully capture the complexity of older ATTR-CA patients, especially regarding frailty and mood disorders, which can influence symptom reporting. Thus, integrating comprehensive geriatric assessment tools into routine clinical practice may be crucial to detect early signs of frailty or functional impairment that could impact outcomes and mitigate futility and ageism in the decision-making process. This review highlights the importance of evaluating multimorbidity, disability, and frailty in older patients with ATTR-CA to optimize management strategies.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,309 · 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'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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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