Bibliographic record
Abstract
Amaç: Akut iskemik inme ve akut miyokard enfarktüsünün eş zamanlı ortaya çıkması son derece nadir görülen ve ölümcül olabilen bir durumdur. Bu vakalarda nedenler ve optimal tedavi hala belirsizdir.Yöntemler: Literatür taraması yaparak klinik tabloları, nedenlerini, miyokard enfarktüsünün tipini, inme bölgesini, taburculukta değiştirilmiş sıralama ölçeğini ve tedavi seçeneklerini analiz ettik. Kombinasyon müdahale tedavisi (koroner arterler için perkütan koroner girişim ve serebral damar için mekanik trombektomi) ve tıbbi tedavi uygulanan hastalar arasında hastaneden taburcu olurken ve taburcu olduktan 90 gün sonra ölüm oranlarını karşılaştırıyoruz.Bulgular : Vaka raporlarından ve vaka serilerinden 94 eşzamanlı kardiyo-serebral enfarktüs vakasını belirledik. Ortalama yaş 62,5±12,6 yıldı. 58 hasta (%61,7) erkek. Kombinasyon müdahaleli tedavi grubundaki hastalarda: hastane mortalite oranı %13,3 ve 90 günlük mortalite oranı: tıbbi tedavideki mortalite oranıyla karşılaştırıldığında %23,5 (hastanede %23,5 ve 90 günde %59,5 (sırasıyla P değeri 0,038 ve 0,012)Sonuç: Eşzamanlı kardiyo-serebral enfarktüs prognozu çok kötü olup, müdahale edilmezse hastaların yaklaşık %25'i taburcu olmadan kaybedilmiştir. Hastaların %60'ı inmeden 90 gün sonra ölmüştür. Hastaların yalnızca dörtte birinin kombinasyon müdahale tedavisi ile tedavi edilmesine rağmen, bu tedavi yöntemi, tıbbi tedaviye kıyasla mortalite oranını önemli ölçüde azaltmaktadır.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.009 | 0.031 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; 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".