Emerging concepts and therapies for chronic obstructive pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is one of the leading causes of morbidity and mortality worldwide. Although considerable advances have been made in the diagnosis and treatment of COPD, much remains to be done both to alleviate symptoms and reduce mortality associated with this condition. Previously, diagnosis, management, and research all centred on staging based on the forced expiratory flow in 1 second. It is now becoming apparent that this is inadequate to truly capture current disease burden and future deterioration. Fortunately, new approaches to care are constantly being identified. It is now known that symptoms and, in particular, exacerbations represent pivotal events in the patient's life that should trigger optimization of care. Much work is currently underway to identify various phenotypes in COPD because it has become obvious that this is a heterogeneous disease and applying the same management algorithms for all patients is insufficient. Several new medications are at various stages of development, some being approved and on the market, while others are undergoing clinical trials. These allow for more options for individualized care of patients. In addition, new applications of old medications, such as long‑term antibiotics, also provide new options for patients struggling with recurrent symptoms. Finally, the growing awareness that this is a heterogeneous disease composed not only of differing phenotypes but also having significant extrapulmonary comorbidities have opened new avenues of research and interdisciplinary collaboration that will further enable us to offer personalized care to patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».