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Enregistrement W3089521654 · doi:10.22541/au.160157634.46561261

Socioeconomic, comorbidity, lifestyle and quality of life comparisons between chronic rhinosinusitis phenotypes: Data from the National Chronic Rhinosinusitis Epidemiology Study

2020· preprint· en· W3089521654 sur OpenAlexaff
Carl Philpott, Tanya Ta, C Hopkins, Jaydip Ray, Shahzada Ahmed, Robert Almeyda, Naveed Kara, Sean Carrie, Sally E. Erskine, Russell Cathcart, Vishnu Sunkaraneni, Alasdair Robertson, Shahram Anari, B Siddhartha Kumar, Allan Clark

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesNewcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation TrustHeart of England NHS Foundation Trust
Mots-clésSocioeconomic statusMedicineNasal polypsComorbidityEpidemiologyAsthmaQuality of life (healthcare)Chronic rhinosinusitisSinusitisEnvironmental healthInternal medicinePopulationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic rhinosinusitis (CRS) is a heterogenous group of inflammatory sinonasal disorders with key defining symptoms, but traditionally separated into phenotypes by clinical/endoscopic findings. It is not known if the two phenotypes have differing socioeconomic, co-morbidity and lifestyle differences. Objective: This analysis of the Chronic Rhinosinusitis Epidemiology Study (CRES) database sought to analyse any key differences in the socioeconomic variables between those with CRS with nasal polyps (CRSwNPs) and those without nasal polyps (CRSsNP). We also sought to analyse differences in comorbidities, lifestyle and quality of life. Methods: Patients with a confirmed diagnosis of CRS in secondary and tertiary care outpatient settings were invited to participate in a questionnaire based case-control study. Variables included demographics, comorbidities, socioeconomic factors, lifestyle factors and health related quality of life. Results: A total of 1204 patients’ data were analysed; 553 CRSsNP and 651 CRSwNP participants. The key socioeconomic variables did not demonstrate any notable differences, nor did lifestyle variables other than alcohol consumption being higher in those with CRSwNP (p=0.032). Aside from confirmation of asthma being more common in CRSwNP, it was notable that this group complained less of URTIs and CRSsNP participants showed evidence of lower HRQoL scores in respect of body pain (p=0.001). Conclusions: Patients with CRSwNP experience higher rates of asthma and lower rates of URTIs but otherwise do not demonstrate significant socioeconomic, comorbidity, lifestyle or quality of life issues other than for body pain and alcohol consumption.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,355
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,080 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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