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Enregistrement W3026031004 · doi:10.3899/jrheum.200527

COVID-19 and Immunomodulatory Therapy — Can We Use Data from Previous Viral Pandemics?

2020· article· en· W3026031004 sur OpenAlexvenueno aff
Hannah Jethwa, Ann M. Sullivan, Sonya Abraham

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatologyHydroxychloroquineInternal medicinePandemicFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care medicineDiseasePhysical therapyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The implications of COVID-19 are wide-ranging for specialties such as rheumatology in which immunomodulatory therapies are prescribed. There has been much trepidation among many healthcare professionals regarding the best course of management during this time. This pandemic has also left many national policy makers perplexed because of our limited knowledge of the effects of COVID-19 in patients with rheumatic disease. Such limitations have resulted in variable evolving guidance among rheumatologists around the globe. The British Society of Rheumatology (BSR) has recently published guidance to help stratify patients according to their level of risk and advise self-isolation or shielding measures for patients in high-risk groups1. Patients are advised to pause immunomodulation [except glucocorticoids (GC), hydroxychloroquine (HCQ), and sulfasalazine (SSZ)] if symptoms consistent with COVID-19 infection develop and to discuss re-initiation of therapy with their rheumatology team. The potential for the virus to persist subclinically in some individuals for an extended period of time after symptom resolution leaves a degree of apprehension among healthcare professionals regarding restarting therapy when an individual becomes asymptomatic. Other European societies, for example the Spanish Society of Rheumatology (SSR), similarly do not specify a time frame for restarting therapy, whereas the American College of Rheumatology (ACR) recommend re-initiation following a negative COVID-19 test or 2 weeks after symptom resolution2,3. The ACR, unlike the BSR, recommends temporary cessation of SSZ if infective symptoms develop, and also suggest cessation of nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAID), which differs from other international recommendations3. Although the SSR does not specify the continuation of HCQ, it notes that this, as well as other drugs [e.g., interleukin 6 (IL-6) or IL-1 and Janus kinase (JAK) inhibitors)] may be continued depending on local protocols2; similarly, the ACR suggests that IL-6 inhibitors may be continued in some … Address correspondence to Dr. H. Jethwa, Addenbrookes’ Hospital, Cambridge CB2 0QQ, UK. Email: hannahjethwa{at}nhs.net.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,175
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,175
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0110,029
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0090,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,007

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,256 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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