Sleep disordered breathing: Assessment and therapy in the age of emerging neuromuscular therapies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».