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Enregistrement W3136935895 · doi:10.1002/alr.22788

Systemic corticosteroids in coronavirus disease 2019 (COVID‐19)‐related smell dysfunction: an international view

2021· article· en· W3136935895 sur OpenAlexaff
Caroline Huart, Carl Philpott, Aytuğ Altundağ, Alexander Wieck Fjældstad, Johannes Frasnelli, Simon Gane, Julien Wen Hsieh, Eric H. Holbrook, Iordanis Konstantinidis, Basile N. Landis, Alberto Macchi, Christian A. Mueller, Simona Negoias, Jayant M. Pinto, Sophia C. Poletti, Vijay R. Ramakrishnan, Philippe Rombaux, Jan Vodička, Antje Welge‐Lüessen, Katherine L. Whitcroft, Thomas Hummel

Notice bibliographique

RevueInternational Forum of Allergy & Rhinology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicBetacoronavirusCoronavirusCoronavirus InfectionsDiseaseVirologyIntensive care medicineInfectious disease (medical specialty)Internal medicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The frequent association between coronavirus disease 2019 (COVID-19) and olfactory dysfunction is creating an unprecedented demand for a treatment of the olfactory loss. Systemic corticosteroids have been considered as a therapeutic option. However, based on current literature, we call for caution using these treatments in early COVID-19-related olfactory dysfunction because: (1) evidence supporting their usefulness is weak; (2) the rate of spontaneous recovery of COVID-19-related olfactory dysfunction is high; and (3) corticosteroids have well-known potential adverse effects. We encourage randomized placebo-controlled trials investigating the efficacy of systemic steroids in this indication and strongly emphasize to initially consider smell training, which is supported by a robust evidence base and has no known side effects.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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

Citations58
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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