Evaluation of COPD Longitudinally to Identify Predictive Surrogate End-points (ECLIPSE)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a heterogeneous disease and not well understood. The forced expiratory volume in one second is used for the diagnosis and staging of COPD, but there is wide acceptance that it is a crude measure and insensitive to change over shorter periods of time. Evaluation of COPD Longitudinally to Identify Predictive Surrogate End-points (ECLIPSE) is a 3-yr longitudinal study with four specific aims: 1) definition of clinically relevant COPD subtypes; 2) identification of parameters that predict disease progression in these subtypes; 3) examination of biomarkers that correlate with COPD subtypes and may predict disease progression; and 4) identification of novel genetic factors and/or biomarkers that both correlate with clinically relevant COPD subtypes and predict disease progression. ECLIPSE plans to recruit 2,180 COPD subjects in Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease categories II-IV and 343 smoking and 223 nonsmoking control subjects. Study procedures are to be performed at baseline, 3 months, 6 months and every 6 months thereafter. Assessments include pulmonary function measurements (spirometry, impulse oscillometry and plethysmography), chest computed tomography, biomarker measurement (in blood, sputum, urine and exhaled breath condensate), health outcomes, body impedance, resting oxygen saturation and 6-min walking distance. Evaluation of COPD Longitudinally to Identify Predictive Surrogate End-points is the largest study attempting to better describe the subtypes of chronic obstructive pulmonary disease, as well as defining predictive markers of its progression.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle