Outcomes in exercise-based interventions in interstitial lung diseases
Notice bibliographique
Résumé
The effect of exercise-based interventions, such as pulmonary rehabilitation, in interstitial lung diseases (ILD) is unclear. Reasons include inadequate reports of studies’ methods, which make the interpretation of results across trials challenging. A core outcome set to be used in clinical trials enrolling patients with ILD was published in 2014 (Saketkoo et al. Thorax, 2014, 69.5: 436-44). However, its use by trials in exercise-based interventions is unknown. We reviewed the outcomes most used in clinical trials exploring exercise-based interventions in ILD. Pubmed, Web of Science, Scopus and EBSCO were searched until August 2019. Randomized controlled trials exploring the effects of exercise-based interventions in patients with ILD were included. Title, abstract and full text were screened by 2 researchers independently and consensus was reached. The search strategy resulted in 10010 possibly eligible articles. After comprehensive screening, 15 were withheld for data extraction. Patient-reported and clinical outcomes and measures found are in figure 1. Inconsistencies between the core outcome set and trials’ reports were found for the use of imaging (recommended-not used), exercise tolerance (used-not recommended) and cough (recommended-not used) outcomes and measures. A specific core outcome set for clinical trials exploring exercise-based interventions, including pulmonary rehabilitation, in patients with ILD may be needed.
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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 | 0,039 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».