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Enregistrement W4403284960 · doi:10.14740/cr1665

Advances in the Understanding and Treatment of Chronic Chagas Cardiomyopathy

2024· review· en· W4403284960 sur OpenAlexvenueno aff
Jordan Llerena-Velastegui, Almendra Lopez-Usina, Camila Mantilla-Cisneros

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrypanosoma species research and implications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineCardiomyopathyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic Chagas cardiomyopathy (CCC) poses significant health challenges not only in Latin America but also in non-endemic regions due to global migration. The complexity and severity of CCC call for an updated and thorough review to inform clinical practices and direct future research efforts. This review seeks to consolidate current knowledge on CCC, emphasizing diagnostic, therapeutic, and prognostic facets to facilitate better management and understanding of the disease. An exhaustive examination was conducted, analyzing peer-reviewed articles published between January 2020 and April 2024, sourced from prominent medical databases such as PubMed and Scopus. The review delineates crucial aspects of CCC pathophysiology, evaluates patient outcomes, identifies diagnostic challenges, and assesses treatment efficacy. Our findings prompt the need for revised clinical guidelines and stress the importance of continued research to enhance therapeutic strategies and disease comprehension. It is imperative that future studies address these identified gaps to advance patient care and treatment options for CCC.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,392
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,138 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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