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Enregistrement W2172592858 · doi:10.1164/rccm.201505-0871pp

Biomarker Development for Chronic Obstructive Pulmonary Disease: From Discovery to Clinical Implementation

2015· article· en· W2172592858 sur OpenAlexafffund
Don D. Sin, Zsuzsanna Hollander, Mari L. DeMarco, Bruce M. McManus, Raymond T. Ng

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaPrevention of Organ FailureSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBritish Columbia Lung Association
Mots-clésMedicinePulmonary diseaseBiomarkerBiomarker discoveryIntensive care medicineDiseaseInternal medicineProteomicsGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is one of the major causes of morbidity and mortality in the world. Regrettably, there are no biomarkers to objectively diagnose COPD exacerbations, which are the major drivers of hospitalization and deaths from COPD. Moreover, there are no biomarkers to guide therapeutic choices or to risk stratify patients for imminent exacerbations and no objective biomarkers of disease activity or disease progression. Although there has been a tremendous investment in COPD biomarker discovery over the past 2 decades, clinical translation and implementation have not matched these efforts. In this article, we outline the challenges of biomarker development in COPD and provide an overview of a developmental pipeline that may be able to surmount these challenges and bring novel biomarker solutions to accelerate therapeutic discoveries and to improve the care and outcomes of the millions of individuals worldwide with COPD.

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)0,104
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1040,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations58
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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