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Enregistrement W3025027308 · doi:10.3390/pharmacy8020085

Managing Allergic Rhinitis in the Pharmacy: An ARIA Guide for Implementation in Practice

2020· article· en· W3025027308 sur OpenAlexaff
Olga Lourenço, Sinthia Bosnic‐Anticevich, Elı́sio Costa, João Fonseca, Enrica Menditto, Biljana Cvetkovski, Vicky Kritikos, Rachel Tan, Anna Bedbrook, Sophie Scheire, Claus Bachert, Sławomir Białek, Vitalis Briedis, Koen Boussery, Giorgio Walter Canonica, Tari Haahtela, Piotr Kuna, Ettore Novellino, Bolesław Samoliński, Holger J. Schünemann, Dana Wallace, Jean Bousquet

Notice bibliographique

RevuePharmacy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacyMedicineHealth carePharmacy practiceAsthmaClinical pharmacyHealth professionalsHealthcare systemFamily medicineCommunity pharmacyNursingImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paradigm of how we manage allergic rhinitis is shifting with a growing understanding that it is a complex process, requiring a coordinated effort from healthcare providers and patients. Pharmacists are key members of these integrated care pathways resolving medication-related problems, optimizing regimens, improving adherence and recommending therapies while establishing liaisons between patients and physicians. Community pharmacists are the most accessible healthcare professionals to the public and allergic rhinitis is one of the most common diseases managed by pharmacists. Allergic Rhinitis and its Impact on Asthma (ARIA) guidelines developed over the past 20 years have improved the care of allergic rhinitis patients through an evidence-based, integrated care approach. In this paper, we propose an integrated approach to allergic rhinitis management in community pharmacy following the 2019 ARIA in the pharmacy guidelines.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,022

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,344 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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