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Enregistrement W4413132391 · doi:10.7759/cureus.89579

Optimizing Cardiovascular Outcomes With Bisoprolol: An Evidence-Based Perspective

2025· review· en· W4413132391 sur OpenAlexaff
Kamal Sharma, Sunil Sathe, Bhupen Desai, S.C. Manchanda, Jagdish C. Mohan, Manish Bansal, U.M. Nagamalesh, Abraham Oomman, Arindam Pande, Jay Shah, Johann Christopher, Sachin Patil, Jabir Abdullakutty, Akshay Bafna, Sarita Rao

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBisoprololHeart failureCardiologyInternal medicineTolerabilityEjection fractionAnginaCOPDIntensive care medicineUnstable anginaDiabetes mellitusAdverse effectMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cardiovascular continuum is the developmental process of cardiovascular diseases (CVDs) leading to heart failure (HF) and sudden cardiac death. Beta-blockers (BBs) are at the forefront of managing conditions along this continuum, ranging from cardiovascular (CV) risk factors to heart failure. In particular, bisoprolol proved to be a highly cardio-selective BB with a favourable pharmacokinetic profile, demonstrating long-term safety, good tolerability, and proven efficacy in reducing cardiac events, including arrhythmias and mortality in patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF). This evidence-based perspective showcased numerous clinical studies revealing the utility of bisoprolol in managing patients with CVDs, particularly HFrEF and stable angina. It also included safety evidence for bisoprolol in patients with renal and hepatic dysfunction, etc. Expert opinions from leading cardiologists across India further reinforce the role of bisoprolol as a first-line therapy in managing HFrEF and stable angina, making its usage suitable for HFrEF and angina patients with special emphasis on comorbidities, such as chronic kidney disease (CKD), chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and diabetes.

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)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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