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Enregistrement W2955956513 · doi:10.3899/jrheum.180940

Ultrasound in the Assessment of Interstitial Lung Disease in Systemic Sclerosis: A Systematic Literature Review by the OMERACT Ultrasound Group

2019· review· en· W2955956513 sur OpenAlexvenueno aff
Marwin Gutiérrez, Carina Soto-Fajardo, Carlos Pineda, Alfonso Alfaro-Rodríguez, Lene Terslev, George Bruyn, Annamaria Iagnocco, Chiara Bertolazzi, Maria Antonietta D’Agostino, Andrea Delle Sedie

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUltrasoundInterstitial lung diseasePhysical therapyLungInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To provide an overview of the role of lung ultrasound (LUS) in the assessment of interstitial lung disease (ILD) in systemic sclerosis (SSc) and to discuss the state of validation supporting its clinical relevance and application in daily clinical practice. METHODS: Original articles published between January 1997 and October 2017 were included. To identify all available studies, a detailed search pertaining to the topic of review was conducted according to guidelines of the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA). A systematic search was performed in PubMed and EMBASE. The quality assessment of retrieved articles was performed according to the Oxford Center for Evidence-based Medicine. The methodological quality of the studies was assessed using the Cochrane Handbook for Systematic Reviews and the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 tool. RESULTS: From 300 papers identified, 12 were included for the analysis. LUS passed the filter of face, content validity, and feasibility. However, there is insufficient evidence to support criterion validity, reliability, and sensitivity to change. CONCLUSION: Despite a great deal of work supporting the potential role of LUS for the assessment of ILD-SSc, much remains to be done before validating its use as an outcome measure in ILD-SSc.

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)0,006
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations54
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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