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Enregistrement W2792060982 · doi:10.1111/all.13448

Daily allergic multimorbidity in rhinitis using mobile technology: A novel concept of the <scp>MASK</scp> study

2018· review· en· W2792060982 sur OpenAlexaff
Jean Bousquet, P. Devillier, J. M. Antó, M. Bewick, Tari Haahtela, S. Arnavielhe, Anna Bedbrook, Ruth Murray, M. van Eerd, João Fonseca, M. Morais Almeida, Enrica Menditto, Giovanni Passalacqua, Cristiana Stellato, Massimo Triggiani, Maria Teresa Ventura, G. Vezzani, Isabella Annesi‐Maesano, Rodolphe Bourret, Isabelle Bossé, Davide Caimmi, C. Cartier, Pascal Demoly, J. Just, F. Portejoie, Valérie Siroux, F. Viart, Karl‐Christian Bergmann, Thomas Keil, Ludger Klimek, Ralph Mösges, Oliver Pfaar, S. Shamai, Torsten Zuberbier, Joaquim Mullol, Antonio Valero, O. Spranger, Peter Valentin Tomazic, M. L. Kowalski, Piotr Kuna, Maciej Kupczyk, Filip Raciborski, Bolesław Samoliński, Sanna Toppila‐Salmi, Erkka Valovirta, Ãlvaro A. Cruz, F. Sarquis‐Serpa, J. da Silva, Rafaël Stelmach, D. Larenas‐Linnemann, M. Rodriguez Gonzalez, M. T. Burguete Cabañas, Violeta Kvedarienė, Arūnas Valiulis, Niels H. Chavannes, W.J. Fokkens, Dermot Ryan, Aziz Sheikh, Claus Bachert, Peter W. Hellings, Olivier Vandenplas, Natalia Ballardini, Inger Kull, E. Melén, M. Westman, Magnus Wickman, Carsten Bindslev‐Jensen, Esben Eller, Sinthia Bosnic‐Anticevich, Robyn E. O’Hehir, Ioana Agache, T. Bieber, Thomas B. Casale, Bilun Gemicioğlu, Juan Carlos Ivancevich, G. De Vries, Martin L. Sorensen, Arzu Yorgancıoğlu, D. Laune

Notice bibliographique

RevueAllergy · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultimorbidityMedicineAllergyImmunologyIntensive care medicineChronic disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multimorbidity in allergic airway diseases is well known, but no data exist about the daily dynamics of symptoms and their impact on work. To better understand this, we aimed to assess the presence and control of daily allergic multimorbidity (asthma, conjunctivitis, rhinitis) and its impact on work productivity using a mobile technology, the Allergy Diary. METHODS: We undertook a 1-year prospective observational study in which 4 210 users and 32 585 days were monitored in 19 countries. Five visual analogue scales (VAS) assessed the daily burden of the disease (i.e., global evaluation, nose, eyes, asthma and work). Visual analogue scale levels <20/100 were categorized as "Low" burden and VAS levels ≥50/100 as "High" burden. RESULTS: Visual analogue scales global measured levels assessing the global control of the allergic disease were significantly associated with allergic multimorbidity. Eight hypothesis-driven patterns were defined based on "Low" and "High" VAS levels. There were <0.2% days of Rhinitis Low and Asthma High or Conjunctivitis High patterns. There were 5.9% days with a Rhinitis High-Asthma Low pattern. There were 1.7% days with a Rhinitis High-Asthma High-Conjunctivitis Low pattern. A novel Rhinitis High-Asthma High-Conjunctivitis High pattern was identified in 2.9% days and had the greatest impact on uncontrolled VAS global measured and impaired work productivity. Work productivity was significantly correlated with VAS global measured levels. CONCLUSIONS: In a novel approach examining daily symptoms with mobile technology, we found considerable intra-individual variability of allergic multimorbidity including a previously unrecognized extreme pattern of uncontrolled multimorbidity.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations77
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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