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Enregistrement W2980226139 · doi:10.1159/000502958

Atopic March: Collegium Internationale Allergologicum Update 2020

2019· review· en· W2980226139 sur OpenAlexaff
Michael Aw, J.B. Penn, Gail M. Gauvreau, Hermenio Lima, Roma Sehmi

Notice bibliographique

RevueInternational Archives of Allergy and Immunology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtopic dermatitisMedicineDiseaseAsthmaEpidemiologyImmunologyAllergyAtopyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, the worldwide prevalence of allergic disease has increased considerably. The atopic march is a model aimed at explaining the apparent progression of allergic diseases from atopic dermatitis (AD) to allergic asthma (AA) and to allergic rhinitis (AR). It hypothesizes that allergic disease begins, typically in children, with the development of AD, then AA, and finally progresses to AR. This theory has been widely studied in cross-sectional and long-term longitudinal studies and it has been found that as prevalence of AD declines, prevalence of AA increases. A similar relationship is reported between AA and AR. The legitimacy of the atopic march model is, however, currently debated. Epidemiological evidence and criticism of longitudinal studies point to an overstatement of the atopic march's prevalence and incorrect mechanisms, opening a discussion for alternative models to better explain the pathophysiological and epidemiological processes that promote this progression of allergic diseases. Albeit, risk factors for the development and progression of allergic disease, particularly AD, are critical in identifying disease progression. Investigating the role of age, severity, family history, phenotype, and genetic traits may give a better indication into the progression of allergic diseases. In addition, studies following patients from infancy into adulthood and a general increase in longitudinal studies would help broaden the knowledge of allergic disease progression and the atopic march.

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 enseignants0,977
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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,302
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations92
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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