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Enregistrement W2967378871 · doi:10.2147/copd.s178948

<p>Measuring and monitoring skeletal muscle function in COPD: current perspectives</p>

2019· review· en· W2967378871 sur OpenAlexaff
Sarah Marklund, Kim-Ly Bui

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of COPD · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOPDSkeletal muscleMedicineIsometric exercisePopulationPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscle dysfunction is an important systemic consequence of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) that worsens the natural cause of the disease. Up to a third of all people with COPD express some form of impairment which encompasses reductions in strength and endurance, as well as an increased fatigability. Considering this complexity, no single test could be used to measure and monitor all aspects of the impaired skeletal muscle function within the COPD population, resulting in a wide range of available tests and measurement techniques. The aim of the current review is to highlight current and new perspectives relevant to skeletal muscle function measurements within the COPD population in order to provide guidance for researchers as well as for clinicians. First of all, standardized and clinically feasible measurement protocols, as well as normative values and predictive equations across the spectrum of impaired function in COPD, are needed before assessment of skeletal muscle function can become a reality in clinical praxis. This should minimally target the quadriceps muscle; however, depending on the objective of measurements, eg, to determine upper limb muscle function or walking capacity, other muscles could also be tested. Furthermore, even though muscle strength measurements are important, current evidence suggests that other aspects, such as the endurance and power capacity of the muscle, should also be considered. Moreover, although static (isometric) measurements have been favored, dynamic measurements of skeletal muscle function should not be neglected as they, in a larger extent than static measurements, are related to tasks of daily living. Lastly, the often modest relationships between functional tests and skeletal muscle function measurements indicate that they evaluate different constructs and thus cannot replace one another. Therefore, for accurate measurements of skeletal muscle function in people with COPD, specific and formal measurements should still be prioritized.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations53
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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