International Consensus Statement on Allergy and Rhinology: Allergic Rhinitis
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Critical examination of the quality and validity of available allergic rhinitis (AR) literature is necessary to improve understanding and to appropriately translate this knowledge to clinical care of the AR patient. To evaluate the existing AR literature, international multidisciplinary experts with an interest in AR have produced the International Consensus statement on Allergy and Rhinology: Allergic Rhinitis (ICAR:AR). METHODS: Using previously described methodology, specific topics were developed relating to AR. Each topic was assigned a literature review, evidence-based review (EBR), or evidence-based review with recommendations (EBRR) format as dictated by available evidence and purpose within the ICAR:AR document. Following iterative reviews of each topic, the ICAR:AR document was synthesized and reviewed by all authors for consensus. RESULTS: The ICAR:AR document addresses over 100 individual topics related to AR, including diagnosis, pathophysiology, epidemiology, disease burden, risk factors for the development of AR, allergy testing modalities, treatment, and other conditions/comorbidities associated with AR. CONCLUSION: This critical review of the AR literature has identified several strengths; providers can be confident that treatment decisions are supported by rigorous studies. However, there are also substantial gaps in the AR literature. These knowledge gaps should be viewed as opportunities for improvement, as often the things that we teach and the medicine that we practice are not based on the best quality evidence. This document aims to highlight the strengths and weaknesses of the AR literature to identify areas for future AR research and improved understanding.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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