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Enregistrement W4225326877 · doi:10.1080/14656566.2022.2072212

Comprehensive overview of the available pharmacotherapy for the treatment of non-neurogenic overactive bladder in children

2022· review· en· W4225326877 sur OpenAlexaff
Sophie Ramsay, Élisabeth Lapointe, Stéphane Bolduc

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Pharmacotherapy · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOveractive bladderOxybutyninIntensive care medicinePharmacotherapyQuality of life (healthcare)TolterodineAnticholinergicMirabegronPharmacologyInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Overactive bladder (OAB) is a chronic condition highly prevalent in children and causing bothersome symptoms. It is often associated with deterioration of quality of life and can be devastating for patients and their families. Prompt initiation of conservative measures should be the backbone of treatment. When conservative management fails, pharmacological options must be considered. AREAS COVERED: Although antimuscarinics are considered the mainstay of pharmacological treatment for OAB, only two agents are currently approved for the pediatric population. Oxybutynin and propiverine are discussed in this review, as well as other non-approved antimuscarinic agents and β3-agonists with related literature to substantiate their use in children. Dual therapy along with medication adherence and persistence is also discussed. EXPERT OPINION: The treatment of OAB in children is demanding and one must rely on a structured, stepwise approach to achieve success. Discussing conservative measures and prescribing medication is not enough. Clinicians should actively involve children and their families in the treatment, set realistic expectations, and closely monitor side effects and medication adherence to ensure maximal efficacy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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