Dyspnoea: a multidimensional and multidisciplinary approach
Notice bibliographique
Résumé
Dyspnoea is a debilitating symptom that affects quality of life, exercise tolerance and mortality in various disease conditions/states. In patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD), it has been shown to be a better predictor of mortality than forced expiratory volume in 1 s. In patients with heart disease it is a better predictor of mortality than angina. Dyspnoea is also associated with decreased functional status and worse psychological health in older individuals living at home. It also contributes to the low adherence to exercise training programmes in sedentary adults and in COPD patients. The mechanisms of dyspnoea are still unclear. Recent studies have emphasised the multidimensional nature of dyspnoea in the sensory-perceptual (intensity and quality), affective distress and impact domains. The perception of dyspnoea involves a complex chain of events that depend on varying cortical integration of several afferent/efferent signals and coloured by affective processing. This review, which stems from the European Respiratory Society research symposium held in Paris, France in November 2012, aims to provide state-of-the-art advances on the multidimensional and multidisciplinary aspects of dyspnoea, by addressing three different themes: 1) the neurophysiology of dyspnoea, 2) exercise and dyspnoea, and 3) the clinical impact and management of dyspnoea.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».