A Systematic Review of Diagnostic Biomarkers of COPD Exacerbation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».