Análise Comparativa entre a Classificação NYHA e CCS e o Desempenho no Teste de Caminhada de 6 Minutos
Bibliographic record
Abstract
Fundamento: A classificação funcional é um importante preditor para estabelecer o prognóstico da insuficiência cardíaca (IC) e da doença arterial coronariana (DAC). Todavia, pesquisas recentes questionaram a reprodutibilidade da classificação da New York Heart Association (NYHA) e da Canadian Cardiovascular Society (CCS), bem como sua capacidade de discriminar o prognóstico dos pacientes em nível individual. Objetivo: Investigar a taxa de discordância entre a classe NYHA/CCS atribuída pelo médico durante a consulta ambulatorial e o desempenho do teste de caminhada de 6 minutos (TC6) para refinar a avaliação de pacientes com IC/DAC. Métodos: Foi realizado um estudo de coorte retrospectivo, com coleta de dados de prontuários de pacientes encaminhados para reabilitação cardiovascular. O TC6 foi realizado com o objetivo de avaliar a capacidade funcional e os sintomas associados de pacientes com IC e DAC. A correlação entre as variáveis foi avaliada por meio do coeficiente de correlação e a concordância foi avaliada pelo coeficiente kappa. Resultados: Foram selecionados 65 pacientes, dos quais 50,8% eram do sexo masculino, com idade média de 57,3 ± 11 anos. A mediana da fração de ejeção do ventrículo esquerdo foi de 45%, e 13,8% dos pacientes apresentavam miocardiopatia isquêmica. Observou-se uma discordância de 54% na classe funcional da IC atribuída pela NYHA e de 55% na angina pectoris atribuída pela CCS. Conclusão: O presente estudo revelou discordância entre a classe funcional atribuída pelo médico assistente e a constatada no TC6, indicando que a classificação funcional da NYHA/CCS e o TC6 fornecem informações complementares que são mais acuradas quando usadas em conjunto.
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 | 0.009 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".