MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3029612125 · doi:10.1111/all.14425

EAACI Biologicals Guidelines—Recommendations for severe asthma

2020· article· en· W3029612125 sur OpenAlexaff
Ioana Agache, Cezmi A. Akdiş, Mübeccel Akdiş, Giorgio Walter Canonica, Thomas B. Casale, Tomás Chivato, Jonathan Corren, Derek K. Chu, Stefano Del Giacco, Thomas Eiwegger, Breda Flood, Davide Firinu, James E. Gern, Eckard Hamelmann, Nicola A. Hanania, Irene Hernández‐Martín, Rebecca Knibb, Mika J. Mäkelä, Parameswaran Nair, Liam O’Mahony, Nikolaos G. Papadopoulos, Alberto Papi, Hae‐Sim Park, Luis Pérez de Llano, Oliver Pfaar, Santiago Quirce, J. Sastre, Mohamed H. Shamji, Jürgen Schwarze, Óscar Palomares, Marek Jutel

Notice bibliographique

RevueAllergy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoSickKids FoundationSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHospital for Sick ChildrenMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaIntensive care medicineDisease managementHealth careRegimenHealthcare systemAlternative medicineHealth management systemImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe asthma imposes a significant burden on patients, families and healthcare systems. Management is difficult, due to disease heterogeneity, co-morbidities, complexity in care pathways and differences between national or regional healthcare systems. Better understanding of the mechanisms has enabled a stratified approach to the management of severe asthma, supporting the use of targeted treatments with biologicals. However, there are still many issues that require further clarification. These include selection of a certain biological (as they all target overlapping disease phenotypes), the definition of response, strategies to enhance the responder rate, the duration of treatment and its regimen (in the clinic or home-based) and its cost-effectiveness. The EAACI Guidelines on the use of biologicals in severe asthma follow the GRADE approach in formulating recommendations for each biological and each outcome. In addition, a management algorithm for the use of biologicals in the clinic is proposed, together with future approaches and research priorities.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,011

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,250 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations273
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAllergyMême sujetAsthma and respiratory diseasesTravaux en français237 207