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Enregistrement W4416832190 · doi:10.33024/jikk.v12i10.20663

Diagnosis Dini Isolated Posterior Myocardial Infarction (IPMI) Pada Daerah Terpencil: Laporan Kasus

2025· article· W4416832190 sur OpenAlexaff
Septian Nugraha Wijaya, M Hakim, Abdurrohman Izzuddin

Notice bibliographique

RevueJURNAL ILMU KEDOKTERAN DAN KESEHATAN · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyocardial infarctionInfarctionBlood stasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Isolated posterior myocardial infarction (IPMI) merupakan salah satu bentuk sindrom koroner akut yang cukup jarang ditemukan dibanding STEMI anterior dan inferior, dan berpotensi luput terdiagnosis karena presentasi klinis yang atipikal dan keterbatasan sadapan posterior dalam EKG standar. Seorang pasien laki-laki datang dengan keluhan nyeri punggung memberat sejak 3 hari terakhir. Nyeri terasa seperti ditusuk-tusuk dan panas, disertai keringat dingin. Pasien memiliki riwayat merokok, hipertensi tidak terkontrol dan dispepsia. Riwayat nyeri dada sudah dialami sejak 6 bulan terakhir, namun memberat dalam 3 hari terakhir dengan durasi ±1 jam tiap serangan. Hasil pemeriksaan fisik dan EKG 12 sadapan serta sadapan posterior dan kanan menunjukkan STEMI posterior terisolasi. Pemeriksaan enzim jantung tidak dapat dilakukan karena tidak tersedianya pemeriksaan tersebut. Laporan kasus ini bertujuan untuk meningkatkan kesadaran akan pentingnya deteksi dini IPMI, terutama di daerah dengan fasilitas medis yang terbatas. STEMI posterior terisolasi sering kali sulit dikenali karena gejalanya yang tidak khas dan keterbatasan pada pemeriksaan EKG standar, sehingga berisiko terlambat ditangani. Melalui laporan ini, kami ingin menekankan pentingnya penggunaan sadapan EKG tambahan serta meningkatkan kepekaan klinis terhadap IPMI, demi mencegah komplikasi yang lebih serius dan menyelamatkan lebih banyak nyawa.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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