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Enregistrement W2508516652 · doi:10.1164/rccm.201511-2288pp

Systems Biology and Clinical Practice in Respiratory Medicine: The Twain Shall Meet

2016· article· en· W2508516652 sur OpenAlexaff
Cindy Thamrin, Urs Frey, David A. Kaminsky, Helen K. Reddel, Andrew Seely, Bélâ Suki, Peter J. Sterk

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineRespiratory MedicineIntensive care medicinePulmonary medicineMEDLINERespiratory systemClinical PracticeFamily medicineInternal medicineBiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Respiratory diseases are highly complex, being driven by host-environment interactions and manifested by inflammatory, structural, and functional abnormalities that vary over time. Traditional reductionist approaches have contributed vastly to our knowledge of biological systems in health and disease to date; however, they are insufficient to provide an understanding of the behavior of the system as a whole. In this Pulmonary Perspective, we discuss systems biology approaches, especially but not limited to the study of the lung as a complex system. Such integrative approaches take into account the large number of dynamic subunits and their interactions found in biological systems. Borrowing methods from physics and mathematics, it is possible to study the collective behavior of these systems over time and in a multidimensional manner. We first examine the physiological basis for complexity in the respiratory system and its implications for disease. We then expand on the potential applications of systems biology methods to study complex systems, within the context of diagnosis and monitoring of respiratory diseases including asthma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and critical illness. We summarize the significant advances made in recent years using systems approaches for disease phenotyping, applied to data ranging from the molecular to clinical level, obtained from large-scale asthma and COPD networks. We describe new studies using temporal complexity patterns to characterize asthma and COPD and predict exacerbations as well as predict adverse outcomes in critical care. We highlight new methods that are emerging with this approach and discuss remaining questions that merit greater attention in the field.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,015
Communication savante0,0110,019
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0170,034
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,008

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,373 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations53
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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