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Enregistrement W7000374229

Factores asociados a la infrautilización en la anticoagulación oral en adultos mayores con fibrilación auricular Hospital Clínica Geriátrica San Isidro Labrador 2016

2018· dissertation· es· W7000374229 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2018
Typedissertation
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionTSG101HyporeflexiaGestational periodLiquation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La fibrilación auricular es la arritmia cardíaca más frecuente en la población anciana. Dos tercios de los casos de fibrilación auricular ocurren en los pacientes mayores de 75 años y 20% ocurre en mayores de 85 años; 5 por lo que es el grupo vulnerable a la mayor incidencia de eventos cerebrovasculares de tipo cardioembólico. Tenemos fuerte evidencia del efecto beneficioso del tratamiento anticoagulante oral en la prevención de las complicaciones del accidente cerebrovascular cardioembólico y otros fenómenos tromboembólicos. Sin embargo, la terapia de anticoagulación es deficiente en el paciente. Se considera que el presente trabajo es de gran relevancia debido a la escasa información local sobre los factores que determinan en nuestra práctica clínica diaria la decisión de no anticoagular en este grupo etario, permitiéndonos así identificar variables potencialmente modificables que promuevan el uso óptimo de la terapia en el tratamiento de la fibrilación auricular, contribuyendo en la elaboración de los protocolos en el servicio de geriatría. De esa forma contribuir a la baja de las complicaciones tromboembólicas, causando un impacto en la funcionalidad del paciente adulto mayor, asimismo se verá reflejado en la esfera económica a nivel de la institución disminuyendo los costos de las mismas.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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