International consensus statement on allergy and rhinology: rhinosinusitis 2021
Notice bibliographique
Résumé
I. EXECUTIVE SUMMARY: BACKGROUND: The 5 years since the publication of the first International Consensus Statement on Allergy and Rhinology: Rhinosinusitis (ICAR-RS) has witnessed foundational progress in our understanding and treatment of rhinologic disease. These advances are reflected within the more than 40 new topics covered within the ICAR-RS-2021 as well as updates to the original 140 topics. This executive summary consolidates the evidence-based findings of the document. METHODS: ICAR-RS presents over 180 topics in the forms of evidence-based reviews with recommendations (EBRRs), evidence-based reviews, and literature reviews. The highest grade structured recommendations of the EBRR sections are summarized in this executive summary. RESULTS: ICAR-RS-2021 covers 22 topics regarding the medical management of RS, which are grade A/B and are presented in the executive summary. Additionally, 4 topics regarding the surgical management of RS are grade A/B and are presented in the executive summary. Finally, a comprehensive evidence-based management algorithm is provided. CONCLUSION: This ICAR-RS-2021 executive summary provides a compilation of the evidence-based recommendations for medical and surgical treatment of the most common forms of RS.
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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 | 0,029 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,021 |
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 ».