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Enregistrement W3046499873 · doi:10.3389/fvets.2020.00450

Equine Asthma: Current Understanding and Future Directions

2020· review· en· W3046499873 sur OpenAlexaff
Laurent L. Couëtil, Jacqueline M. Cardwell, Renaud Léguillette, Melissa R. Mazan, Éric Richard, Dorothee Bienzle, Michela Bullone, Vinzenz Gerber, Kathleen M. Ivester, J. P. Lavoie, James G. Martin, Gabriel Morán, А. Niedźwiedź, Nicola Pusterla, Cyprianna E. Swiderski

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2020
Typereview
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of CalgaryChristie (Canada)Université du Québec à MontréalUniversité de MontréalUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesZoetisDorothy Russell Havemeyer Foundation
Mots-clésAsthmaMedicineDiseaseDiagnostic testIntensive care medicineImmunologyVeterinary medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2019 Havemeyer Workshop brought together researchers and clinicians to discuss the latest information on Equine Asthma and provide future research directions. Current clinical and molecular asthma phenotypes and endotypes in humans were discussed and compared to asthma phenotypes in horses. The role of infectious and non-infectious causes of equine asthma, genetic factors and proposed disease pathophysiology were reviewed. Diagnostic limitations were evident by the limited number of tests and biomarkers available to field practitioners. The participants emphasized the need for more accessible, standardized diagnostics that would help identify specific phenotypes and endotypes in order to create more targeted treatments or management strategies. One important outcome of the workshop was the creation of the Equine Asthma Group that will facilitate communication between veterinary practice and research communities through published and easily accessible guidelines and foster research collaboration.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,201 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations136
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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