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Enregistrement W2170047139 · doi:10.1111/j.1365-2222.2012.03963.x

Do small airway abnormalities characterize asthma phenotypes? In search of proof

2012· review· en· W2170047139 sur OpenAlexaff
Marco Contoli, Monica Kraft, Qutayba Hamid, Jean Bousquet, Klaus F. Rabe, Leonardo M. Fabbri, Alberto Papi

Notice bibliographique

RevueClinical & Experimental Allergy · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensMcGill UniversityChristie (Canada)
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésAsthmaMedicineAirwayPathogenesisPhenotypeImmunologyDiseaseSmall airwaysIntensive care medicinePathologyAnesthesiaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of small airway abnormalities in asthma pathogenesis has been extensively studied and debated for several decades. However, whether or not small airway abnormalities play a relevant role in specific phenotypes of asthmatic patients and contribute to clinical presentation is largely unknown. In the present review, we evaluated available data on the role of small airways in severe asthma, with a further focus on asthma in smokers and asthma in the elderly. These phenotypes are characterized by a poor response to treatment and they can represent a model of greater small airway impairment. In severe asthmatics, small airway involvement has been shown through evidence of both distal inflammation and of increased air trapping. The few available data on asthmatics who smoke, and elderly asthmatics, similarly suggests that small airway abnormalities contribute to the pathogenesis of the disease. In this perspective, there could be a rationale for specifically assessing small airway impairment in these patients and for clinical studies evaluating whether pharmacological approaches targeting the more peripheral airways result in clinical benefits beyond conventional therapy.

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)0,003
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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations61
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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