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Enregistrement W2974946068 · doi:10.1183/13993003.00588-2019

Management of severe asthma: a European Respiratory Society/American Thoracic Society guideline

2019· article· en· W2974946068 sur OpenAlexaff
Fernando Holguín, Juan Carlos Cardet, Kian Fan Chung, Sarah Diver, Diogenes S. Ferreira, Anne M. Fitzpatrick, Mina Gaga, Liz Kellermeyer, Sandhya Khurana, Shandra L. Knight, Vanessa M. McDonald, Rebecca L. Morgan, Victor E. Ortega, David Rigau, Padmaja Subbarao, Thomy Tonia, Ian M. Adcock, Eugene R. Bleecker, Christopher E. Brightling, Louis‐Philippe Boulet, Michael D. Cabana, Mario Castro, Pascal Chanez, Adnan Čustović, Ratko Djukanović, Urs Frey, Betty Frankemölle, Peter G. Gibson, Dominique Hamerlijnck, Nizar N. Jarjour, Satoshi Konno, Huahao Shen, Cathy Vitary

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversité LavalSickKids FoundationMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthJapan Allergy FoundationAmerican Thoracic SocietyKyorin PharmaceuticalEuropean Respiratory SocietySanofiNational Institute for Health and Care ResearchTeva Pharmaceutical IndustriesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyAstraZenecaGlaxoSmithKline
Mots-clésMedicineExhaled nitric oxideAsthmaGuidelineTask forceAsthma managementIntensive care medicineChronic coughGrading (engineering)Psychological interventionEosinophilPhysical therapyImmunologyBronchoconstrictionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This document provides clinical recommendations for the management of severe asthma. Comprehensive evidence syntheses, including meta-analyses, were performed to summarise all available evidence relevant to the European Respiratory Society/American Thoracic Society Task Force's questions. The evidence was appraised using the GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation) approach and the results were summarised in evidence profiles. The evidence syntheses were discussed and recommendations formulated by a multidisciplinary Task Force of asthma experts, who made specific recommendations on six specific questions. After considering the balance of desirable and undesirable consequences, quality of evidence, feasibility, and acceptability of various interventions, the Task Force made the following recommendations: 1) suggest using anti-interleukin (IL)-5 and anti-IL-5 receptor α for severe uncontrolled adult eosinophilic asthma phenotypes; 2) suggest using a blood eosinophil cut-point ≥150 μL −1 to guide anti-IL-5 initiation in adult patients with severe asthma; 3) suggest considering specific eosinophil (≥260 μL −1 ) and exhaled nitric oxide fraction (≥19.5 ppb) cut-offs to identify adolescents or adults with the greatest likelihood of response to anti-IgE therapy; 4) suggest using inhaled tiotropium for adolescents and adults with severe uncontrolled asthma despite Global Initiative for Asthma (GINA) step 4–5 or National Asthma Education and Prevention Program (NAEPP) step 5 therapies; 5) suggest a trial of chronic macrolide therapy to reduce asthma exacerbations in persistently symptomatic or uncontrolled patients on GINA step 5 or NAEPP step 5 therapies, irrespective of asthma phenotype; and 6) suggest using anti-IL-4/13 for adult patients with severe eosinophilic asthma and for those with severe corticosteroid-dependent asthma regardless of blood eosinophil levels. These recommendations should be reconsidered as new evidence becomes available.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,285 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations614
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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