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Enregistrement W4407568047 · doi:10.1016/j.cjca.2025.02.020

New Insights Into Genetic Right Ventricular Cardiomyopathies

2025· review· en· W4407568047 sur OpenAlexafffundvenue
Marta Garcia-Montero, Yehia Fanous, Andrew D. Krahn, Brianna Davies, Julia Cadrin‐Tourigny, Jason D. Roberts

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteUniversité de MontréalUniversity of British Columbia HospitalHamilton Health SciencesMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchFundación Alfonso Martín Escudero
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inherited right ventricular disease in the form of arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC) was first described 40 years ago. The ARVC-causing genes have progressively been identified from the year 2000, accompanied by a robust journey of deep phenotyping. The explosion of genotype and phenotype data coupled with a collaborative spirit in the ARVC community has led to an immense advance in our understanding of the various faces of this disease, with a recent focus on gene-specific phenotypes and risk assessment and mitigation. The modern cardiogenetic team has a wealth of information that informs the biology of the disease, its phenotypic expression, and the processes of care to detect the presence and progression of disease. Gene-specific considerations will raise the bar in precision medicine applied to diagnosis, natural history, and potentially curative interventions with targeted small molecules and gene therapy. This is an exciting time for the ARVC collaborative community to usher in a new era in changing the course of ARVC for patients and their families.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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