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Enregistrement W4405260797 · doi:10.1002/ejhf.3543

Tailored Therapies for Patients Affected by Systemic Sclerosis with Primary Heart Involvement: The Role of Rituximab

2024· editorial· en· W4405260797 sur OpenAlexaff
Daniela Tomasoni, Enrico Ammirati, Marco Metra

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRituximabHeart failureInternal medicineIntensive care medicineCardiologyLymphoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article refers to ‘Add-on rituximab for primary heart involvement associated with systemic sclerosis: A step forward in the tailored treatment of myocarditis?’ by M. De Santis et al., published in this issue on pages 473–475. Systemic sclerosis (SSc) is a rare autoimmune connective tissue disease with multi-organ involvement.1 Classic manifestations include Raynaud phenomenon, skin involvement (limited or diffuse cutaneous SSc), gastrointestinal involvement, and SSc-interstitial lung disease (ILD), while less common manifestations can involve pulmonary arterial hypertension and cardiac manifestations (pericardial or cardiac involvement).1 Experts have proposed SSc with primary heart involvement (pHI) as a broad term to describe different cardiac manifestations.2 The prevalence of clinical SSc-pHI is still unknown and might be underestimated. In previous studies, the proportion of patients with SSc-pHI varies from 10% to 40% of patients with SSc, according to different applied definitions and different tools used to detect cardiac involvement.2,3 Common clinical cardiac features may include impaired contractility and relaxation, arrhythmias, myocarditis and pericardial disease. Despite uncertainty in definition and epidemiology, cardiac involvement is among the most frequent causes of death in SSc, representing a major issue for rheumatologists and cardiologists taking care of patients with this disorder.

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)0,004
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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
GenreÉditorial

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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