MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2359082397 · doi:10.1159/000444341

Belastungstests bei pulmonal-arterieller Hypertonie

2016· article· de· W2359082397 on OpenAlexaff
Steeve Provencher, Vincent Mainguy

Bibliographic record

VenueKompass Pneumologie · 2016
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicPulmonary Hypertension Research and Treatments
Canadian institutionsUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die pulmonal-arterielle Hypertonie (PAH) manifestiert sich am stärksten in der Dyspnoe, Belastungsintoleranz und verminderten Lebensqualität. Die Mechanismen der Belastungsintoleranz bei PAH sind eindeutig multifaktoriell und umfassen kardiale, respiratorische und peripher-muskuläre Anomalien. Die Belastungskapazität ist somit ein Marker der integrierten Reaktion aller am O<sub>2</sub>-Transport und -Verbrauch beteiligten Systeme. Daher ist die objektive Messung der Belastungskapazität eine sinnvolle und relevante Maßnahme zur Beurteilung von PAH-Patienten, da sie eine Orientierung bezüglich der Schwere und des Verlaufs der Erkrankung sowie des Ansprechens auf die Therapie ermöglicht. Im Laufe der Jahre nahm die Messung der Belastungskapazität daher eine zentrale Rolle in der Patientenevaluation sowohl in klinischen Studien als auch in PAH-Kliniken ein. Ihre Responsivität auf pharmakologische Interventionen ermöglichte auch den Wirksamkeitsnachweis neuer PAH-spezifischer Therapien. Jedoch ist ihre Sensitivität zum Nachweis von Verbesserungen nach Therapiemaßnahmen jedoch in aktuellen Kombinationsstudien sowie bei Patienten mit weniger schwerer Erkrankung in Frage gestellt worden. Die Zuverlässigkeit von Belastungstests bei nicht idiopathischer PAH muss ebenfalls noch validiert werden. Diese Arbeit befasst sich mit der Physiopathologie der körperlichen Belastung und der klinischen Rele- vanz von Belastungstests bei PAH.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.494
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.026

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.296
Teacher spread0.252 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueKompass PneumologieSame topicPulmonary Hypertension Research and TreatmentsFrench-language works237,207