Depresijos ir nerimo įtaka išeminės širdies ligos vystymuisi tarp sergančiųjų stabiliąja krūtinės angina
Bibliographic record
Abstract
Literatūroje tikslinama hipotezė, ar emociniai veiksniai susiję su angliavandenių apykaitos sutrikimais, koronarinės anamnezės trukme, vainikinių arterijų (VA) pažeidimo laipsniu sergantiems išemine širdies liga (IŠL) bei koks jų ryšys su biologiniais, elgesio veiksniais ar socialiniais gyvenimo pokyčiais. Darbo tikslas: Nustatyti emocinių sutrikimų ryšį su stabiliosios krūtinės anginos (SKA) klinikine išraiška. Metodika: Įvertinta 70 ligonių, sergančių SKA, klinikinė būklė (ligos anamnezė, rizikos veiksniai, SKA sunkumo klasė, kairiojo skilvelio sistyolinė funkcija, VA anatominiai pokyčiai), emocinė būsena (depresijos ir nerimo sunkumų tyrimo instrumentas - HAD skalė) bei aleksitimija (Toronto aleksitimjos skalė - TAS20) Statistinė analizė atlikta naudojant SPSS 17.0 programos paketą. [...].
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".