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Enregistrement W2119028912 · doi:10.1111/j.1399-3046.2010.01471.x

Exercise testing in pediatric lung transplant candidates with cystic fibrosis

2011· article· en· W2119028912 sur OpenAlexaff
Thomas Radtke, Jackson Wong, Annette Boehler, Christian Benden

Notice bibliographique

RevuePediatric Transplantation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInternational Society for Heart and Lung TransplantationInternational Society for Heart and Lung Transplants
Mots-clésMedicineCystic fibrosisLung transplantationLung diseaseTest (biology)LungPhysical therapyTransplantationIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise testing is considered an important prognostic tool for the selection of pediatric lung transplant candidates with end-stage CF lung disease. To better understand the current practice as it pertains to exercise testing, a self-administered questionnaire was distributed to 25 pediatric lung transplant centers within the IPLTC across Australia, Europe, and North America. All centers perform standardized exercise tests. Fifteen centers perform one single-field test (6MWT/12MWT), while seven perform a six-min walk plus an additional test: SWT (N = 1), 3MST (N = 1), and CPET (N = 5). Frequency of testing is markedly different among centers. Two centers conduct exercise testing once, all others at multiple time points. Equipment availability and cost were no limitations, but lack of time (20%) and personnel (16%), and paucity of prognostic evidence (16%) and reference values (12%) were stated. Exercise testing is considered important and extensively used in the evaluation of pediatric lung transplant candidates with CF; methods of exercise test and the frequency of testing vary widely. We propose a prospective multicenter study to evaluate the efficacy of exercise testing and its prognostic value using a standardized protocol.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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