MétaCan
Menu
Back to cohort

ЭФФЕКТИВНОСТЬ И БЕЗОПАСНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ БИОДЕГРАДИРУЕМЫХ СТЕНТОВ ДЛЯ ЛЕЧЕНИЯ ПАЦИЕНТОВ С ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНЬЮ СЕРДЦА

2023· article· ru· W4386845907 on OpenAlexaboutno aff
К.С. Алимбаев, М.А. Арипов, B. Ainabekova, Alexey I. Goncharov, А. А. Мусаев

Bibliographic record

VenueFarmaciâ Kazahstana · 2023
Typearticle
Languageru
FieldMedicine
TopicAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineCardiologyInternal medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

По мере совершенствования эндоваскулярных методов лечения атеросклероза коронарных артерий были разработаны биодеградируемые стенты, характеризующиеся поэтапным рассасыванием после имплантации. Целью данной работы явилось представление результатов одноцентрового проспективного исследования эффективности и безопасности имплантации биодеградируемого стента Magmaris (Biotronik, Switzerland) пациентам с ишемической болезнью сердца. Согласно полученным данным успешное выполнение стентирования было в 100% случаев с благоприятными исходами – количество случаев рестеноза было выявлено только в 1 случае (5%) при отсутствии летальности от любых причин, сердечно-сосудистых и церебральных событий. Также было выявлено статистически значимое уменьшение функционального класса стенокардии напряжения согласно классификации Канадского общества по изучению сердечно – сосудистых заболеваний (Canadian Cardiovascular Society, CCS) и выраженности симптомов сердечной недостаточности согласно классификации Нью-Йоркской ассоциации сердца (NYHA) после процедуры стентирования. В результате проведенного исследования имплантация биодеградируемых стентов Magmaris для лечения пациентов с ишемической болезнью сердца продемонстрировала высокую клиническую эффективность и безопасность в течение 12-ти месячного периода наблюдения.

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)0.003
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 categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.309
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0030.002
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.034

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 head0.136
GPT teacher head0.394
Teacher spread0.259 · 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
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueFarmaciâ KazahstanaSame topicAtrial Fibrillation Management and OutcomesFrench-language works237,207