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Enregistrement W3105619653 · doi:10.7861/clinmed.2020-0661

Lessons of the month: A breathless severe asthmatic in the genomic era: Occam's razor or Hickam's dictum?

2020· article· en· W3105619653 sur OpenAlexafffund
Carmen Venegas, Sarah Svenningsen, Melanie Kjarsgaard, Mark A. Tarnopolsky, Kim Anderson, Sebastian Levesque, Benjamin A. Raby, Grace Párraga, Gerard Cox, Parameswaran Nair

Notice bibliographique

RevueClinical Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensWestern UniversityDalhousie UniversityMcMaster UniversityUniversité de SherbrookeSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPontificia Universidad Católica de ChileReseau canadien de recherche respiratoireTeva Pharmaceutical Industries
Mots-clésMedicineBronchial thermoplastyGenetic testingMyopathyAsthmaIntensive care medicineCardiomyopathyPathologyCardiologyInternal medicineHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breathlessness is a subjective symptom that may stem from a number of pathological and functional aetiologies. Consequently, clinicians are often faced with the challenge of navigating between the tensions of Occam's razor (parsimonious aetiology) or Hickam's dictum (multiple diagnoses). We report a case of a 36-year-old woman with a lifelong history of episodic breathlessness caused at various times by dysfunctions of lung parenchyma (emphysema) and airway smooth muscle (asthma), skeletal muscle (filamin-C fibrillary myopathy) and cardiac muscle (cardiomyopathy). We illustrate the utility of the modern diagnostic toolbox in the assessment, understanding and management of complex dyspnoea (including the use of inflammometry, inhaled-gas magnetic resonance imaging-guided bronchial thermoplasty, and genetic testing), and also demonstrate the importance of interdisciplinary data interpretation in establishing accurate aetiologic diagnoses.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0020,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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