Insuficiencia cardiaca 2019. Reflexiones de las Revistas de las Sociedades Nacionales de Cardiolog�a
Bibliographic record
Abstract
INTRODUCCIÓN La mayoría de los estudios publicados en 2019 sobre el diagnóstico y tratamiento de la insuficiencia cardiaca (IC) en revistas internacionales de alto impacto se centran en tratamientos farmacológicos. Esto incluye iniciar la administración de sacubitrilo-valsartán durante la hospitalización índice, así como los beneficios derivados de los inhibidores del SGLT2, los cuales reducen la mortalidad cardiovascular y la IC. No obstante, la mayoría de estos estudios, dirigidos a un amplio número de lectores, no caracterizan importantes problemas de índole local. Para mejorar el tratamiento de la IC, se deben incorporar las particularidades de los diferentes países miembros de la Sociedad Europea de Cardiología (ESC), incorporación y diseminación que puede lograrse a través de las Revistas de las Sociedades Nacionales de Cardiología (NSCJ). Durante el Congreso de la ESC de 2019, la Red de Editores de la ESC auspició esta iniciativa para fomentar la divulgación de la investigación cardiológica que publican las NSCJ resumiendo en un artículo de revisión las evidencias recopiladas en áreas seleccionadas. Los miembros de la Red de Editores de la ESC se decantaron por publicaciones en el campo de la IC como primer tema de esta revisión. Epidemiología Las disparidades existentes en la prevalencia de factores de riesgo, la carga de...
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 | 0.012 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.006 |
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".