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Enregistrement W4414161332 · doi:10.1002/ejhf.70005

Heart Failure with Preserved Ejection Fraction in Cancer Patients and Survivors. A Scientific Statement of the Heart Failure Association of the ESC and the ESC Council of Cardio-Oncology

2025· article· en· W4414161332 sur OpenAlexaff
Kalliopi Keramida, Teresa López‐Fernández, Markus S. Anker, Mark C. Petrie, Pietro Ameri, Jutta Bergler‐Klein, Anita Deswal, Dimitrios Farmakis, Borja Ibáñez, Carolyn S.P. Lam, Ninian N. Lang, Alexander R. Lyon, Mariana Mirabel, Brenda Moura, Walter J. Paulus, Amina Rakisheva, Gianluigi Savarese, Michele Senni, Carlo G. Tocchetti, Marco Metra, Gerasimos Filippatos

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failure with preserved ejection fractionHeart failureCardiotoxicityCancerEpidemiologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) is increasingly recognized in cancer patients and survivors, yet it remains underdiagnosed and its epidemiology largely unknown. This statement underscores the imperative need to include HFpEF in the cardiotoxicities identified during or after anticancer treatments. It also highlights the prognostic value of pre-existing HFpEF for periprocedural and cardiotoxicity risk and it discusses the challenges in the diagnosis and treatment of HFpEF in cancer patients. It also explores the aetiologic role of anticancer therapies (chemotherapy, targeted and hormonal therapies and radiotherapy) in the pathogenesis of HFpEF. Special emphasis is given on the importance of considering HFpEF from cancer diagnosis throughout treatment and survivorship and provides useful insights for cardiologists and oncologists in the monitoring and management of these patients. Finally, it highlights the key gaps in current knowledge that require further investigation through well-designed research trials to enhance our understanding and improve clinical outcomes.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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