Notice bibliographique
Résumé
We thank Chan-Tack and Murray [1] for their thoughtful comments about our study. They highlight a current dilemma for clinicians, who have to decide on whether to use antiviral therapy for hospitalized patients in the absence of definitive data, and they raise interesting issues about the selection of outcomes in studies of severe influenza. Randomized, controlled trials of outpatients demonstrate that antivirals are effective for improving outcomes in children and healthy adults infected with influenza virus [2, 3]. There are at least 5 cohort studies of high-risk patients (in addition to ours) that suggest significant benefits to therapy (mortality in 3 studies, length of hospital stay in 1, and progression to pneumonia in 1) [4–8]; in addition, numerous studies have demonstrated prolonged viral shedding in compromised hosts. Although it would be of obvious benefit to have data from randomized, controlled trials, it is not surprising that expert guidelines now recommend treatment for patients at high risk who have progressive disease due to laboratory-confirmed influenza, regardless of the time from onset of symptoms [9, 10]. The most appropriate end points for studies of severe influenza disease have yet to be defined. In part, this is because the epidemiology and clinical features of severe influenza in adults have not been carefully studied. Patients who require hospital admission for influenza may have primary influenza disease, disease secondary to bacterial infection, or exacerbations of underlying cardiac or respiratory illness. Mortality is the most important outcome and is the logical choice in the absence of other validated end points. However, trials will be smaller and information will be more useful if clinically important differences in outcomes in survivors can be identified. Validated outcome measures for clinical trials of severe influenza are needed. Potential conflicts of interest. A.J.M. and D.E.L.: no conflicts.
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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 | 0,016 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,084 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 ».