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Enregistrement W2947753544 · doi:10.1097/spc.0000000000000434

Supplemental oxygen for the management of dyspnea in interstitial lung disease

2019· review· en· W2947753544 sur OpenAlexafffund
Michele R. Schaeffer, Yannick Molgat‐Seon, Christopher J. Ryerson, Jordan A. Guenette

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Supportive and Palliative Care · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineSupplemental oxygenInterstitial lung diseaseIntensive care medicineOxygen therapyOxygen deliveryLung diseaseOxygenLungPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This article presents a summary of the evidence relating to supplemental oxygen use for the management of dyspnea in patients with interstitial lung disease (ILD). RECENT FINDINGS: In contrast to the majority of the available literature, recent findings suggest that supplemental oxygen can significantly reduce exertional dyspnea in ILD. ILD patients' need for supplemental oxygen often surpasses the levels that the most commonly used oxygen delivery systems provide. More effective delivery of supplemental oxygen has the potential for greater relief of dyspnea. There is also evidence suggesting that indications for supplemental oxygen may differ in ILD compared with other chronic lung diseases. SUMMARY: Large clinical trials are needed to determine if the reductions in dyspnea with supplemental oxygen observed in the laboratory setting can translate into meaningful benefits in everyday life for patients with ILD. More effective and practical oxygen delivery systems are needed. Future guidelines should consider including recommendations addressing the potential role of supplemental oxygen for mildly hypoxemic patients with ILD as well as recommendations specific to supplemental oxygen use for exercise training in ILD.

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 enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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