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Enregistrement W4249204234 · doi:10.1186/s12931-018-0930-9

Abstracts from the 2018 Respiratory Effectiveness Group Summit

2018· article· en· W4249204234 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueRespiratory Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensTD Bank GroupUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New ZealandSunovionHandokSanofiRegeneron PharmaceuticalsTeva Pharmaceutical IndustriesGenentechAstraZenecaMylanGlaxoSmithKlineAmgen
Mots-clésWheezeSummitAsthmaMedicineRespiratory systemLog-rank testPrimary carePediatricsInternal medicineSurvival analysisFamily medicineGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) have traditionally been viewed as distinct disorders.Past studies have often focused on specific aspects of each disease based on a single diagnostic label, with strict clinical trial enrolment criteria and limited generalisability.There are few prospective, observational studies that include patients across asthma, COPD and asthma-COPD overlap diagnoses.Consequently, the ways in which these different clinical profiles relate to specific phenotypes and endotypes are not well understood.NOVELTY (a NOVEL observational longiTudinal studY in patients with asthma and/ or COPD; clinicaltrials.govNCT02760329) aims to describe patient characteristics, treatment patterns and disease burden across the spectrum of asthma and COPD over time, and to identify phenotypes and molecular endotypes associated with differential outcomes for symptom burden, clinical evolution and healthcare utilisation (HCU).Method: NOVELTY is a global, prospective, observational, longitudinal cohort study that will include up to 12,000 patients ≥12 years of age with a diagnosis or suspected diagnosis of asthma and/or COPD across the spectrum of severities (balanced across diagnoses and severities), from primary and specialist care.The study will collect data on clinical assessments, spirometry, biospecimens (blood and urine), patient-reported outcomes (PROs) and HCU at baseline and longitudinally for 3 years.Data captured at annual visits will be recorded in study-specific electronic case report forms, with some PROs and HCU data collected remotely every 3 months.Recruitment is expected to end in March 2018 (except in China), followed by baseline analysis.Results: NOVELTY will provide a rich data source that may enable novel classification of patients across the spectrum of obstructive lung disease according to clinical outcomes, PROs and biomarker profiles over time.It will create a biobank and data platform of evidence from clinical practice, which can also be utilised in the future by the broader community of physicians, patients, regulators and the scientific community.Conclusion: Results from NOVELTY will provide insights into the diagnosis, assessment and management of patients with asthma and/or COPD in primary and specialist care around the world and may help support the future development of novel therapies and personalised healthcare in obstructive lung disease.The data platform created by NOVELTY will also be a valuable resource for research beyond the core objectives of the study itself.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,005

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,295 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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