Patient-centered Outcomes Research in Interstitial Lung Disease: An Official American Thoracic Society Research Statement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In the past two decades, many advances have been made to our understanding of interstitial lung disease (ILD) and the way we approach its treatment. Despite this, many questions remain unanswered, particularly those related to how the disease and its therapies impact outcomes that are most important to patients. There is currently a lack of guidance on how to best define and incorporate these patient-centered outcomes in ILD research. Objectives To summarize the current state of patient-centered outcomes research in ILD, identify gaps in knowledge and research, and highlight opportunities and methods for future patient-centered research agendas in ILD. Methods An international interdisciplinary group of experts was assembled. The group identified top patient-centered outcomes in ILD, reviewed available literature for each outcome, highlighted important discoveries and knowledge gaps, and formulated research recommendations. Results The committee identified seven themes around patient-centered outcomes as the focus of the statement. After a review of the literature and expert committee discussion, we developed 28 research recommendations. Conclusions Patient-centered outcomes are key to ascertaining whether and how ILD and interventions used to treat it affect the way patients feel and function in their daily lives. Ample opportunities exist to conduct additional work dedicated to elevating and incorporating patient-centered outcomes in ILD research.
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 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 | 0,474 | 0,405 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».