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Enregistrement W7074251318

Controlling acute rheumatic fever and rheumatic heart disease in developing countries: Are we getting closer?

2015· article· en· W7074251318 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCDU eSpace Institutional Repository (Charles Darwin University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcute rheumatic feverHeart diseaseRheumatic feverOptimismDiseasePharyngitisStreptococcus pyogenesPrimary care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

\n \t\t\tPurpose of review: To describe new developments (2013-2014) in acute rheumatic fever (ARF) and rheumatic heart disease (RHD) relevant to developing countries.Recent findings: Improved opportunities for the primary prevention of ARF now exist, because of point-of-care antigen tests for Streptococcus pyogenes, and clinical decision rules which inform management of pharyngitis without requiring culture results. There is optimism that a vaccine, providing protection against many ARF-causing S. pyogenes strains, may be available in coming years. Collaborative approaches to RHD control, including World Heart Federation initiatives and the development of registers, offer promise for better control of this disease. New data on RHD-associated costs provide persuasive arguments for better government-level investment in primary and secondary prevention. There is expanding knowledge of potential biomarkers and immunological profiles which characterize ARF/RHD, and genetic mutations conferring ARF/RHD risk, but as yet no new diagnostic testing strategy is ready for clinical application.Summary: Reduction in the disease burden and national costs of ARF and RHD are major priorities. New initiatives in the primary and secondary prevention of ARF/RHD, novel developments in pathogenesis and biomarker research and steady progress in vaccine development, are all causes for optimism for improving control of ARF/RHD, which affect the poorest of the poor.\n

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,169 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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