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Enregistrement W3045495336 · doi:10.1002/ppul.24988

Sleep disordered breathing: Assessment and therapy in the age of emerging neuromuscular therapies

2020· article· en· W3045495336 sur OpenAlexaff
Neepa Gurbani, John E. Pascoe, Sherri L. Katz, Hemant Sawnani

Notice bibliographique

RevuePediatric Pulmonology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal muscular atrophyDuchenne muscular dystrophyNeuromuscular diseaseAmyotrophic lateral sclerosisPolysomnographyMyopathyPhysical medicine and rehabilitationIntensive care medicineMuscular dystrophySMA*Respiratory failureSleep and breathingBreathingPediatricsPhysical therapyDiseasePathologyInternal medicineAnesthesiaApnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term neuromuscular disease (NMD) encompasses a large variety of disorders that result in abnormal muscle function. Although it may be conventional to relate the use of this term to the most common muscular diseases (Duchenne muscular dystrophy [DMD], spinal muscular atrophy [SMA], and amyotrophic lateral sclerosis, etc), it is important to extend the term to pathologies manifested by severe neurologic (brain and spinal cord) malformations and injuries. In many of these scenarios, there are common mechanisms that contribute to sleep disordered breathing (SDB) and respiratory insufficiency although comorbidities may be somewhat different. Advances in the understanding of these diseases and their natural history, and increasing availability of mechanical ventilation to these patients have improved survival. The development of novel genetic and molecular therapies (as in the cases of DMD, SMA, and X-linked myotubular myopathy) provides an opportunity to use SDB as a reasonable outcome measure while also allowing the use of polysomnography as a validation tool in the assessments of effectiveness of therapies. We seek to provide an understanding of SDB in NMDs, and in the same light, would like to begin the conversation of thinking about weaning respiratory support when possible.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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