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Enregistrement W2732519150 · doi:10.1016/j.rppnen.2017.05.005

Idiopathic pulmonary fibrosis in the era of antifibrotic therapy: Searching for new opportunities grounded in evidence

2017· article· en· W2732519150 sur OpenAlexaff
Carlos Robalo Cordeiro, Paula Peixoto Campos, Lina Carvalho, Anna Karla de Oliveira Tito Borba, Susana Clemente, Sara Freitas, Sofia Furtado, José Miguel Jesus, Cecília Leal, J Marqués, Natália Melo, Conceição Souto-Moura, Sofia Neves, Vítor Sousa, Ana Santos, António Morais

Notice bibliographique

RevueRevista Portuguesa de Pneumologia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensPrime Focus World
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNintedanibPirfenidoneMedicineIdiopathic pulmonary fibrosisIntensive care medicineDiseaseClinical trialInternal medicineQuality of life (healthcare)Lung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a progressive and fatal lung disease that up to now has been associated with a poor prognosis. However, the results of the INPULSIS and ASCEND trials and the approval of nintedanib and pirfenidone have marked the beginning of a new era for IPF patients. Questions remain, however. Should these drugs be used earlier? What effect will they have on more severe disease? Will their effects last beyond the trial period? This manuscript is the outcome of a multidisciplinary meeting between pulmonology, radiology, and pathology clinicians on the use of antifibrotic agents in IPF. In our opinion, the existing data show that pirfenidone and nintedanib slow functional decline in early stages of disease. These drugs also appear to result in therapeutic benefits when administered to patients with advanced disease at diagnosis and maintain effective over time. The data also suggest that continuing antifibrotic therapy after disease progression may confer benefits, but more evidence is needed. Early diagnosis and treatment are crucial for reducing functional decline, slowing disease progression, and improving quality of life.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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