The Need for a Meaningful and Practical Classification of Asthma Severity
Notice bibliographique
Résumé
Assessing asthma severity based on symptoms and convenient parameters, such as peak flow rates, is an indispensable method for the management of asthma.Several systems categorizing asthma severity have been developed in the United States of America, the United Kingdom, and Canada, and are routinely used to follow patients with asthma.In this issue of Clinical Medicine & Research, Colice 1 reviews the features, strengths and weaknesses of these systems.When making comparisons, it is difficult to avoid the temptation to seek the best system, although any of the developed classification systems may be as useful as the next.When it comes to practical outcomes, if applied properly and consistently, these systems are valuable tools for the management of asthma and the well being of patients.It is better to have a familiar and tried classification system, even if imperfect, than to have none.As an ancient Greek proverb states, "any measure could be the best one."The critical question in the development of any system to classify asthma severity is not in its applicability or easiness nor is it in the management of symptoms.It is in the optimal interpretation of the results, the ability to prognosticate, and especially the ability to assess the risk for fatal asthma; these are the major shortcomings of all current asthma classification systems.
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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 | 0,012 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,052 | 0,073 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,009 |
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 ».