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Enregistrement W2591490325 · doi:10.1183/16000617.0086-2016

Personalising airway clearance in chronic lung disease

2017· review· en· W2591490325 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Review · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBronchiectasisAirwayIntensive care medicineCOPDPostural drainageVentilation (architecture)Mucociliary clearanceLungPhysical therapyAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review describes a framework for providing a personalised approach to selecting the most appropriate airway clearance technique (ACT) for each patient. It is based on a synthesis of the physiological evidence that supports the modulation of ventilation and expiratory airflow as a means of assisting airway clearance. Possession of a strong understanding of the physiological basis for ACTs will enable clinicians to decide which ACT best aligns with the individual patient's pathology in diseases with anatomical bronchiectasis and mucus hypersecretion.The physiological underpinning of postural drainage is that by placing a patient in various positions, gravity enhances mobilisation of secretions. Newer ACTs are based on two other physiological premises: the ability to ventilate behind obstructed regions of the lung and the capacity to achieve the minimum expiratory airflow bias necessary to mobilise secretions. After reviewing each ACT to determine if it utilises both ventilation and expiratory flow, these physiological concepts are assessed against the clinical evidence to provide a mechanism for the effectiveness of each ACT. This article provides the clinical rationale necessary to determine the most appropriate ACT for each patient, thereby improving care.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,283 · 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