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Enregistrement W2607317232 · doi:10.1513/annalsats.201610-834fr

The Link between Reduced Inspiratory Capacity and Exercise Intolerance in Chronic Obstructive Pulmonary Disease

2017· review· en· W2607317232 sur OpenAlexaff
Denis E. O’Donnell, Amany F. Elbehairy, Katherine A. Webb, J. Alberto Neder

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDynamic hyperinflationHyperinflationExercise intoleranceObstructive lung diseaseCardiologyInternal medicinePulmonary function testingLung volumesLungPhysical therapyIntensive care medicinePulmonary diseaseHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low inspiratory capacity (IC), chronic dyspnea, and reduced exercise capacity are inextricably linked and are independent predictors of increased mortality in chronic obstructive pulmonary disease. It is no surprise, therefore, that a major goal of management is to improve IC by reducing lung hyperinflation to improve respiratory symptoms and health-related quality of life. The negative effects of lung hyperinflation on respiratory muscle and cardiocirculatory function during exercise are now well established. Moreover, there is growing appreciation that a key mechanism of exertional dyspnea in chronic obstructive pulmonary disease is critical mechanical constraints on tidal volume expansion during exercise when resting IC is reduced. Further evidence for the importance of lung hyperinflation comes from multiple studies, which have reported the clinical benefits of therapeutic interventions that reduce lung hyperinflation and increase IC. A reduced IC in obstructive pulmonary disease is further eroded by exercise and contributes to ventilatory limitation and dyspnea. It is an important outcome for both clinical and research studies.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations73
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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