ERS International Congress 2020: highlights from the Paediatric Assembly
Notice bibliographique
Résumé
In this review, the Paediatric Assembly of the European Respiratory Society (ERS) presents a summary of the highlights and most relevant findings in the field of paediatric respiratory medicine presented at the virtual ERS International Congress 2020. Early Career Members of the ERS and Chairs of the different Groups comprising the Paediatric Assembly discuss a selection of the presented research. These cover a wide range of research areas, including respiratory physiology and sleep, asthma and allergy, cystic fibrosis, respiratory infection and immunology, neonatology and intensive care, epidemiology, bronchology and lung and airway development. Specifically, we describe the long-term effect in lung function of premature birth, mode of delivery and chronic respiratory conditions such as cystic fibrosis. In paediatric asthma, we present risk factors, phenotypes and their progression with age, and the challenges in diagnosis. We confirm the value of the lung clearance index to detect early lung changes in cystic fibrosis. For bronchiectasis treatment, we highlight the importance of identifying treatable traits. The use of biomarkers and genotypes to identify infants at risk of long-term respiratory morbidity is also discussed. We present the long-term impact on respiratory health of early life and fetal exposures to maternal obesity and intrauterine hypoxia, mechanical ventilation hyperoxia, aeroallergens, air pollution, vitamin A deficient intake and bronchitis. Moreover, we report on the use of metabolomics and genetic analysis to understand the effect of these exposures on lung growth and alveolar development. Finally, we stress the need to establish multidisciplinary teams to treat complex airway pathologies.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».