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Enregistrement W3210668245 · doi:10.3390/ijerph182111294

Italian Expert Consensus on Clinical and Therapeutic Management of Multiple Chemical Sensitivity (MCS)

2021· review· en· W3210668245 sur OpenAlexfundno aff
Giovanni Damiani, Marco Alessandrini, Daniela Caccamo, Andrea Cormano, Gianpaolo Guzzi, Andrea Mazzatenta, Alessandro Micarelli, Alberto Migliore, Alba Piroli, Margherita Bianca, Ottaviano Tapparo, Paolo D. Pigatto

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRegione UmbriaRegione MarcheRegione del VenetoInnovation, Science and Economic Development Canada
Mots-clésMultiple chemical sensitivityMedicineMEDLINEIntensive care medicinePopulationClinical PracticePsychiatryFamily medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple chemical sensitivity (MCS) is a multisystem, recurrent, environmental disorder that flares in response to different exposures (i.e., pesticides, solvents, toxic metals and molds) under the threshold limit value (TLV) calculated for age and gender in the general population. MCS is a syndrome characterized by cutaneous, allergic, gastrointestinal, rheumatological, endocrinological, cardiological and neurological signs and symptoms. We performed a systematic review of the literature to summarize the current clinical and therapeutic evidence and then oriented an eDelphi consensus. Four main research domains were identified (diagnosis, treatment, hospitalization and emergency) and discussed by 10 experts and an MCS patient. Thus, the first Italian MCS consensus had the double aim: (a) to improve MCS knowledge among healthcare workers and patients by standardizing the clinical and therapeutic management to MCS patients; and (b) to improve and shed light on MCS misconceptions not supported by evidence-based medicine (EBM).

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,250
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSans objet
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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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