CABG: The Gold Standard or Is There Room to Excel?
Notice bibliographique
Résumé
Filmed at the 2020 STS Annual Meeting in New Orleans, Louisiana, Faisal Ghazi Bakaeen of the Cleveland Clinic in Ohio, USA, moderates a discussion on coronary artery bypass grafting (CABG). Dr Bakaeen is joined by Joseph F. Sabik of the University Hospitals Cleveland Medical Center in Ohio, USA; Michael E. Farkouh of the University of Toronto in Canada; Joanna Chikwe of Cedars-Sinai Smidt Heart Institute in Los Angeles, California; and Mario F. L. Gaudino of Weill Cornell Medicine in New York City. They discuss the controversies surrounding the EXCEL trial, other recent trials comparing CABG vs. percutaneous coronary intervention, and ways to improve CABG, with a specific emphasis on the use of multiarterial grafting.DisclosuresDr Sabik serves on the Cardiac Surgery Advisory Board for Medtronic.Dr Farkouh has received research grants from Amgen, Novartis, and Novo Nordisk.Dr Chikwe serves as speaker, consultant, and course organizer for Edwards Lifesciences and Medtronic.DisclaimerThe information and views presented on CTSNet.org represent the views of the authors and contributors of the material and not of CTSNet. Please review our full disclaimer page here.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,129 | 0,049 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».