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Enregistrement W2943548856 · doi:10.3389/fped.2019.00162

Asthma Across Age: Insights From Primary Care

2019· review· en· W2943548856 sur OpenAlexaff
Alan Kaplan, Antony Hardjojo, Shaylynn Yu, David Price

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaDiseaseExacerbationPediatricsIntensive care medicineImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asthma is a heterogeneous disease comprising of multiple phenotypes and affects patients from childhood up to old age. In this review, we summarize the current knowledge on the similarities and differences in asthma across different age-groups, with emphasis on the perspective from primary care. Despite the similar disease presentation, phenotyping studies showed that there are differences in the distribution of phenotypes of asthma presenting in childhood compared to that in adulthood. Whereas, asthma with early age of onset tends to be of the atopic phenotype, the disease shifts toward the non-atopic phenotypes at later ages. Studies within primary care patients aiming to elucidate risk factors for future asthma exacerbation have shown pediatric and elderly patients to be at higher risk for future asthma attacks compared to other adult patients. Regardless, both pediatric and adult studies demonstrated previous asthma episodes and severity, along with high blood eosinophil to predict subsequent asthma attacks. Differences in childhood and adult asthma are not limited to the underlying phenotypes but also extends to the challenges in the diagnosis, treatment, and management of the disease. Diagnosis of asthma is complicated by age-specific differential diagnoses such as infectious wheezing and nasal obstruction in children, and aging-related problems such as heart disease and obesity in the elderly. There are also age-related issues leading to decreased disease control such as non-adherence, tobacco use, difficulty in using inhalers and corticosteroid-related side effects which hinder asthma control at different patient age-groups. Several clinical guidelines are available to guide the diagnosis and drug prescription of asthma in pediatric patients. However, there are conflicting recommendations for the diagnostic tools and treatment for pediatric patients, posing additional challenges for primary care physicians in working with multiple guidelines. While tools such as spirometry and peak flow variability are often available in primary care, their usage in preschool patients is not consistently recommended. FeNO measurement may be a valuable non-invasive tool which can be adopted by primary physicians to assist asthma diagnosis in preschool-age patients.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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