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Enregistrement W3100319522 · doi:10.1038/s41533-020-00205-9

Comparing LAMA with LABA and LTRA as add-on therapies in primary care asthma management

2020· review· en· W3100319522 sur OpenAlexaff
Alan Kaplan, J. Mark FitzGerald, Roland Buhl, Christian Vogelberg, Eckard Hamelmann

Notice bibliographique

Revuenpj Primary Care Respiratory Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteCollege of Family Physicians of CanadaVancouver Coastal HealthTD Bank GroupUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBoehringer Ingelheim
Mots-clésMedicineLamaAsthmaAsthma managementIntensive care medicinePrimary careRandomized controlled trialPhysical therapyInternal medicineCOPDFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Global Initiative for Asthma recommends a stepwise approach to adjust asthma treatment to the needs of individual patients; inhaled corticosteroids (ICS) remain the core pharmacological treatment. However, many patients remain poorly controlled, and evidence-based algorithms to decide on the best order and rationale for add-on therapies are lacking. We explore the challenges of asthma management in primary care and review outcomes from randomised controlled trials and meta-analyses comparing the long-acting muscarinic antagonist (LAMA) tiotropium with long-acting β2-agonists (LABAs) or leukotriene receptor antagonists (LTRAs) as add-on to ICS in patients with asthma. In adults, LAMAs and LABAs provide a greater improvement in lung function than LTRAs as add-on to ICS. In children, results were positive and comparable between therapies, but data are scarce. This information could aid decision-making in primary care, supporting the use of add-on therapy to ICS to help improve lung function, control asthma symptoms and prevent exacerbations.

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)0,009
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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