Asthma in Preschool Children: A Review of the Diagnostic Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Family physicians face many challenges when diagnosing asthma in preschool children. These diagnostic challenges are compounded by variations in the natural history of early stage asthma, which are not fully understood, since early childhood wheezing and asthma are heterogeneous disorders with many phenotypic and variable expressions. Since no standard definition for the type, severity, or frequency of symptoms exist for this age group, clear evidence-based recommendations are lacking. Without adequate guidance, family physicians are left to make diagnostic and treatment decisions, which can lead to undertreatment of asthmatics and overtreatment of transient wheezers. New guidelines that specifically address the challenges of diagnosing asthma in this particular age group (Global Initiative for Asthma, British Thoracic Society/Scottish Intercollegiate Guidelines Network) have recently been published, and researchers are actively seeking new methods and techniques through epidemiological studies to assist primary care clinicians in the diagnostic process. This review has wide application in primary care. By recognizing the diagnostic challenges and understanding the related best practices, family physicians will be better placed to treat, manage, and control asthma symptoms, resulting in lower morbidity rates and reduced health system costs, as well as enhancing the overall quality of life and well-being of the children affected.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».