MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2491690475 · doi:10.1371/journal.pone.0158843

A Systematic Review of Diagnostic Biomarkers of COPD Exacerbation

2016· review· en· W2491690475 sur OpenAlexafffund
Yu-wei Roy Chen, Janice M. Leung, Don D. Sin

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGenome Canada
Mots-clésMedicineCOPDBiomarkerExacerbationInternal medicineCohort studyCohortMEDLINEGuidelineReceiver operating characteristicCINAHLSystematic reviewMeta-analysisOncologyIntensive care medicinePathologyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims of this systematic review were to determine which blood-based molecules have been evaluated as possible biomarkers to diagnose chronic obstructive pulmonary disease (COPD) exacerbations (AECOPD) and to ascertain the quality of these biomarker publications. Patients of interest were those that have been diagnosed with COPD. MEDLINE, EMBASE, and CINAHL databases were searched systematically through February 2015 for publications relating to AECOPD diagnostic biomarkers. We used a modified guideline for the REporting of tumor MARKer Studies (mREMARK) to assess study quality. Additional components of quality included the reporting of findings in a replication cohort and the use of receiver-operating characteristics area-under-the curve statistics in evaluating performance. 59 studies were included, in which the most studied biomarkers were C-reactive protein (CRP), interleukin-6 (IL-6), and tumor necrosis factor-alpha (TNF-α). CRP showed consistent elevations in AECOPD compared to control subjects, while IL-6 and TNF-α had variable statistical significance and results. mREMARK scores ranged from 6 to 18 (median score of 13). 12 articles reported ROC analyses and only one study employed a replication cohort to confirm biomarker performance. Studies of AECOPD diagnostic biomarkers remain inconsistent in their reporting, with few studies employing ROC analyses and even fewer demonstrating replication in independent cohorts.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations115
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) ResearchTravaux en français237 207