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Enregistrement W2978058789 · doi:10.21037/jtd.2019.09.38

Next-generation care pathways for allergic rhinitis and asthma multimorbidity: a model for multimorbid non-communicable diseases—Meeting Report (Part 2)

2019· review· en· W2978058789 sur OpenAlexaff
Jean Bousquet, N. Pham‐Thi, Anna Bedbrook, Ioana Agache, Isabella Annesi‐Maesano, Ignacio J. Ansotegui, Josep M. Antó, Claus Bachert, Samuel Benveniste, M. Bewick, Nils Billo, Sinthia Bosnic‐Anticevich, Isabelle Bossé, Guy Brusselle, Moisés A. Calderón, Giorgio Walter Canonica, Luis Caraballo, Victória Cardona, Ana María Carriazo, Eugene Cash, Lorenzo Cecchi, Derek K. Chu, Elaine Colgan, Elı́sio Costa, Álvaro A. Cruz, Stephen R. Durham, Motohiro Ebisawa, Marina Erhola, Jean‐Luc Fauquert, Wytske J. Fokkens, João Fonseca, Nick Guldemond, Tomohisa Iinuma, Maddalena Illario, Ludger Klimek, Piotr Kuna, Violeta Kvedarienė, Désirée Larenas-Linneman, Daniel Laune, Lan Le, Olga Lourenço, João O. Malva, Gert Mariën, Enrica Menditto, Joaquim Mullol, Lars Münter, Yoshitaka Okamoto, Gabrielle L. Onorato, Maritta Perala, Oliver Pfaar, Abigail Phillips, Jim Phillips, Hilary Pinnock, F. Portejoie, Pablo Quinones‐Delgado, C. Rolland, Ulysse Rodts, Bolesław Samoliński, Mario Sánchez‐Borges, Holger J. Schünemann, Mohamed H. Shamji, David Somekh, Alkis Togias, Sanna Toppila‐Salmi, Ioanna Tsiligianni, Omar S. Usmani, Samantha Walker, Dana Wallace, Arūnas Valiulis, Rianne van der Kleij, Maria Teresa Ventura, Siân Williams, Arzu Yorgancıoğlu, Torsten Zuberbier

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesUCB PharmaNovartis PharmaNational Institutes of HealthSanofiTeva Pharmaceutical IndustriesAstraZenecaAllergopharmaMylanAllergy TherapeuticsPfizer
Mots-clésMedicineAsthmaHealth careEnvironmental healthAllergyIntensive care medicineImmunologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In all societies, the burden and cost of allergic and chronic respiratory diseases are increasing rapidly. Most economies are struggling to deliver modern health care effectively. There is a need to support the transformation of the health care system into integrated care with organizational health literacy. MASK (Mobile Airways Sentinel NetworK) (1), a new development of the ARIA (Allergic Rhinitis and its Impact on Asthma) initiative (2), and POLLAR (Impact of Air POLLution on Asthma and Rhinitis, EIT Health) (3), in collaboration with professional and patient organizations in the field of allergy and airway diseases, are proposing real-life ICPs—centred around the patient with rhinitis and using mHealth monitoring of environmental exposure

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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