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Enregistrement W7117108160 · doi:10.1016/j.jacadv.2025.102507

Prognostic Value of CMR-Derived Left Ventricular Filling Pressure in Broad Referral Populations

2025· article· en· W7117108160 sur OpenAlexaff
Ahsan A. Khan, Steven Dykstra, Jacqueline Flewitt, Sandra Rivest, Yuanchao Feng, Augustine Amakiri, Melanie King, Andrew G. Howarth, Carmen Lydell, Michael Bristow, Louis Kolman, Jonathan G. Howlett, Robert J.H. Miller, Nowell M. Fine, Dina Labib, James A. White

Notice bibliographique

RevueJACC Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of CalgaryLibin Cardiovascular Institute of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVentricular fillingReferralValue (mathematics)Heart failureBlood pressureTertiary referral centre

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: ) has shown strong correlation with invasively measured values and early promise as a prognostic marker in defined patient populations. OBJECTIVES: with future heart failure (HF) outcomes in a large, diverse CMR referral population with stratified analyses by left ventricular (LV) ejection fraction (LVEF) subgroups. METHODS: was calculated. RESULTS: ≥18 mm Hg remained independently associated with the outcome in the overall cohort, as well as LVEF subgroups. Respective adjusted HR for patients with LVEF <40%, 40 to 50% and >50% were 1.510 (1.216-1.876), 1.582 (1.153-2.171), and 2.865 (2.307-3.559). The latter group demonstrated similar value in patients with vs without coronary disease. CONCLUSIONS: is a powerful predictor of future HF outcomes in broad referral populations inclusive of patients with reduced, mildly reduced, and preserved LV function.

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 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,329

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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