Bibliographic record
Abstract
L’insuffisance cardiaque est une dysfonction du cœur à pomper suffisamment de sang à travers le corps, ce qui cause entre autres : essoufflement, fatigue, orthopnée et œdème. La participation active au traitement de la personne atteinte fait qu’elle gère mieux cette atteinte rendue chez elle. Cependant, une mauvaise gestion de l’insuffisance cardiaque cause des réadmissions fréquentes à l’hôpital. Le but de cette recherche documentaire est d’explorer les stratégies qui permettent d’éviter les réadmissions des personnes atteintes d’insuffisance cardiaque. Une première stratégie trouvée consiste à s’assurer que la personne et sa famille reçoivent, lors de la première admission, un enseignement clair sur une gestion efficace de l’insuffisance cardiaque. L’enseignement est essentiel afin que la personne comprenne bien les résultantes de cette atteinte à la santé, ses symptômes et son traitement (Rabbat et al, 2012). Une deuxième stratégie consiste à évaluer les barrières qui empêchent la personne de suivre son traitement avec diligence (van de Wal et al. 2005). La personne atteinte nécessite continuellement de la surveillance, de l’enseignement et du soutien de ses proches afin de surmonter les défis reliés à son traitement (Rabbat et al., 2012). Une troisième stratégie s’attarde à analyser l’adhésion de la personne atteinte à un programme systématique de réduction des réadmissions. Dans ce type de programme, la personne apprend à surveiller l’apparition de symptômes aggravants et à recourir aux services lorsque nécessaire (Rabbat et al., 2012). Il est important que les personnes atteintes soient capables de discerner les symptômes, étant des manifestations habituelles de leur insuffisance cardiaque, des signes démontrant une détérioration de leur condition de santé pour pouvoir se prendre en charge efficacement.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".