Monitoring response to treatment in asthma management: food for thought
Notice bibliographique
Résumé
Asthma is a chronic inflammatory disorder of the airways that is characterized by episodic symptoms. In this regard, asthma management has classically involved periodic re-assessment by the health-care provider, during which therapy is altered mainly based on clinical and physiological parameters, such as assessment of symptoms, spirometry and peak expiratory flow monitoring. In this context, various markers of airway inflammation (e.g. eosinophils in the induced sputum, nitric oxide in the exhaled air) have been proposed to assess the severity of asthma and to adjust the therapy accordingly. The evaluation of airway hyper-responsiveness with different stimuli has also been suggested as a new tool to monitor asthma. However, the lack of definite relationships between airway inflammation and asthmatic symptoms strongly limit the use of markers of asthma severity in the clinical setting. Therefore, the need of new tools to assess the severity of asthma is raised. The ideal measurement employed to establish the proper asthmatic therapy should be safe, non-invasive, easy to perform, reproducible and accurate, and have the capability to monitor the changes induced by the therapeutic interventions. A careful review of the available techniques, and the evaluation of their sensitivity and specificity in the clinical setting is warranted.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».