MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3017816528 · doi:10.3390/ijms21082908

Precision Medicine in Childhood Asthma: Omic Studies of Treatment Response

2020· review· en· W3017816528 sur OpenAlexaff
Javier Pérez-García, Esther Herrera‐Luis, Fabián Lorenzo-Díaz, Mario González, Olaia Sardón‐Prado, Jesús Villar, Maria Pino‐Yanes

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de EspañaEuropean CommissionMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésPrecision medicineAsthmaOmicsMedicinePersonalized medicineComputational biologyBioinformaticsBiologyImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asthma is a heterogeneous and multifactorial respiratory disease with an important impact on childhood. Difficult-to-treat asthma is not uncommon among children, and it causes a high burden to the patient, caregivers, and society. This review aims to summarize the recent findings on pediatric asthma treatment response revealed by different omic approaches conducted in 2018-2019. A total of 13 studies were performed during this period to assess the role of genomics, epigenomics, transcriptomics, metabolomics, and the microbiome in the response to short-acting beta agonists, inhaled corticosteroids, and leukotriene receptor antagonists. These studies have identified novel associations of genetic markers, epigenetic modifications, metabolites, bacteria, and molecular mechanisms involved in asthma treatment response. This knowledge will allow us establishing molecular biomarkers that could be integrated with clinical information to improve the management of children with asthma.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Molecular Sciences→Même sujetAsthma and respiratory diseases→Travaux en français237 207→