International Severe Asthma Registry
Notice bibliographique
Résumé
Regional and/or national severe asthma registries provide valuable country-specific information. However, they are often limited in scope within the broader definitions of severe asthma, have insufficient statistical power to answer many research questions, lack intraoperability to share lessons learned, and have fundamental differences in data collected, making cross comparisons difficult. What is missing is a worldwide registry which brings all severe asthma data together in a cohesive way, under a single umbrella, based on standardized data collection protocols, permitting data to be shared seamlessly. The International Severe Asthma Registry (ISAR; http://isaregistries.org/) is the first global adult severe asthma registry. It is a joint initiative where national registries (both newly created and preexisting) retain ownership of their own data but open their borders and share data with ISAR for ethically approved research purposes. Its strength comes from collection of patient-level, anonymous, longitudinal, real-life, standardized, high-quality data (using a core set of variables) from countries across the world, combined with organizational structure, database experience, inclusivity/openness, and clinical, academic, and database expertise. This gives ISAR sufficient statistical power to answer important research questions, sufficient data standardization to compare across countries and regions, and the structure and expertise necessary to ensure its continuance and the scientific integrity and clinical applicability of its research. ISAR offers a unique opportunity to implement existing knowledge, generate new knowledge, and identify the unknown, therefore promoting new research. The aim of this commentary is to fully describe how ISAR may improve our understanding of severe asthma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».