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Enregistrement W2474259425 · doi:10.1136/thoraxjnl-2016-209012

Deciphering clinical phenotypes in acute viral lower respiratory tract infection: Bronchiolitis is not an island

2016· letter· en· W2474259425 sur OpenAlexaff
Steve Cunningham, Harish Nair, Harry Campbell

Notice bibliographique

RevueThorax · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBronchiolitisMedicineWheezeLower respiratory tract infectionPediatricsDiseaseRespiratory tractRespiratory tract infectionsIntensive care medicineRespiratory diseaseRespiratory systemPathologyInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bronchiolitis is an internationally recognised diagnosis that is commonly applied to children across healthcare systems. In the UK, 2% of all infants are admitted to paediatric hospitals each year with a diagnosis of bronchiolitis, typically over 6–8 weeks winter peak period. Globally, bronchiolitis is just as common though seasons are more diffuse and variable in tropical climates. For such a common disease, there remain significant gaps in our understanding of its pathophysiology and also its inter-relationship with other common lower respiratory tract disease in young children. This lack of data is now restraining progress in the development of management and therapeutics for the preschool age group who are most affected by lower respiratory tract disease (both for infections, ie, respiratory syncytial virus (RSV) and for the response to infection, ie, wheeze phenotypes). So the study by Dumas et al in Thorax is welcome, as they attempt to stratify subgroups of patients with a clinical diagnosis of bronchiolitis.1 Yet, despite being a common condition in young children, it has proven challenging to develop an international consensus on what precisely defines bronchiolitis from a clinical perspective and how this differs from other common lower respiratory conditions. Most paediatricians consider that they would instantly recognise a case, but agreement may be less consistent when clinicians are less experienced, children are older, have clinical risk factors or present outside the peak RSV season. In many ways this reflects gaps in our current knowledge about lower respiratory tract disease in young children, as the diagnosis of bronchiolitis is intended to be the clinical representation of typical histological features within the bronchioles of those affected: oedematous bronchioles filled with necrotic epithelium and neutrophils, bound together by mucous.2 As a histological review of only the most severe cases of bronchiolitis (resulting in death) have informed this …

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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