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Enregistrement W2580357067 · doi:10.1183/13993003.00214-2017

Global Strategy for the Diagnosis, Management, and Prevention of Chronic Obstructive Lung Disease 2017 Report: GOLD Executive Summary

2017· article· en· W2580357067 sur OpenAlexaff
Claus Vogelmeier, Gerard J. Criner, Fernando J. Martínez, Antonio Anzueto, Peter J. Barnes, Jean Bourbeau, Bartolomé R. Celli, Rongchang Chen, Marc Decramer, Leonardo M. Fabbri, Peter Frith, David Halpin, María Victorina López Varela, Masaharu Nishimura, Nicolás Roche, Roberto Rodríguez-Roisin, Don D. Sin, Dave Singh, Robert A. Stockley, Jørgen Vestbo, Jadwiga A. Wedzicha, Àlvar Agustí

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineCOPDObstructive lung diseasePulmonary diseaseIntensive care medicineGold standard (test)DiseaseLung diseasePhysical therapyLungInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Executive Summary of the Global Strategy for the Diagnosis, Management, and Prevention of COPD (GOLD) 2017 Report focuses primarily on the revised and novel parts of the document. The most significant changes include: 1) the assessment of chronic obstructive pulmonary disease has been refined to separate the spirometric assessment from symptom evaluation. ABCD groups are now proposed to be derived exclusively from patient symptoms and their history of exacerbations; 2) for each of the groups A to D, escalation strategies for pharmacological treatments are proposed; 3) the concept of de-escalation of therapy is introduced in the treatment assessment scheme; 4) nonpharmacologic therapies are comprehensively presented and; 5) the importance of comorbid conditions in managing COPD is reviewed.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,031

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,303 · 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
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

Citations880
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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