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Enregistrement W2795934518 · doi:10.2147/copd.s160577

Practical considerations when prescribing a long-acting muscarinic antagonist for patients with COPD

2018· review· en· W2795934518 sur OpenAlexaff
Anthony D’Urzo, Péter Kardos, Russell Wiseman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of COPD · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNovartis Pharma
Mots-clésMedicineMuscarinic antagonistCOPDExacerbationIntensive care medicineRandomized controlled trialPlaceboPhysical therapyInternal medicineAntagonistAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COPD is characterized by persistent airflow limitation, progressive breathlessness, cough, and sputum production. Long-acting muscarinic antagonists (LAMAs) are one of the recommended first-choice therapeutic options for patients with COPD, and several new agents have been developed in recent years. A literature search identified 14 published randomized, placebo-controlled studies of the efficacy and safety of LAMAs in patients with COPD, with improvements seen in lung function, exacerbations, breathlessness, and health status. A greater weight of evidence currently exists for glycopyrronium (GLY) and tiotropium than for umeclidinium and aclidinium, especially in terms of exacerbation reductions. To date, there have been few head-to-head clinical studies of the different LAMAs. Available data indicate that GLY and aclidinium have similar efficacy to tiotropium in terms of improving lung function, dyspnea, exacerbations, and health status. Overall, evidence demonstrates that currently available LAMAs provide effective and generally well-tolerated therapy for patients with COPD. Delivery devices for the different LAMAs vary, which may affect individual patient's adherence to and preference for treatment. Subtle differences between individual therapeutic options may be important to individual patients and the final treatment choice should involve physician's and patient's experiences and preferences.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,321 · 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'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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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