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Enregistrement W4409360824 · doi:10.1093/eurheartj/ehaf219

Infective endocarditis: it takes a team

2025· review· en· W4409360824 sur OpenAlexaff
Lawrence Lau, Larry M. Baddour, Nuria Fernández‐Hidalgo, Thomas D. Brothers, William Kong, Michael A. Borger, Xavier Duval, Christophe Tribouilloy, Jean‐François Obadia, Mehrdad Golian, Vicente Corrales‐Medina, François Auclair, Mikaël Mazighi, Kwan L. Chan, Bernard Prendergast, Gilbert Habib, Fraser D. Rubens, David Messika–Zeitoun

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfective Endocarditis Diagnosis and Management
Établissements canadiensOttawa HospitalQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineInfective endocarditisEndocarditisEpidemiologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infective endocarditis (IE) is a relatively rare but life-threatening systemic infection, which remains associated with high morbidity and mortality. The epidemiology of IE has shifted to involve an increasing numbers of older patients with both cardiovascular and other types of prosthetic devices, multiple comorbid conditions often requiring invasive procedures, increasingly virulent pathogens, in particular Staphylococcus aureus, or that can harbour anti-microbial resistance, and an escalation of injection drug use in many areas of the world. In parallel, advancements in diagnostic and therapeutic options have led to complex strategies in patients' management. Despite these epidemiologic shifts, clinical trials have been rare and most of the evidence guiding IE management derives from expert consensus or analysis of large registries. Because of this, a multi-disciplinary IE team-based approach has been recommended as the standard of care. The aim of this review is to explore the rationale for a multi-disciplinary team-based approach to the management of IE. This approach has proved to be potentially beneficial based on multiple investigations that have evaluated patient outcomes. In addition, implementation strategies, feasibility and options of the team approach have also been highlighted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations33
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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