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Enregistrement W4296847655 · doi:10.1164/rccm.202206-1048cp

Rethinking Acute Respiratory Distress Syndrome after COVID-19: If a “Better” Definition Is the Answer, What Is the Question?

2022· article· en· W4296847655 sur OpenAlexaff
V. Marco Ranieri, Gordon D. Rubenfeld, Arthur S. Slutsky

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésARDSMedicineIntensive care medicineAcute respiratory distressCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ModalitiesDistressPandemicDiseaseInfectious disease (medical specialty)PathologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The definition of acute respiratory distress syndrome (ARDS) has a somewhat controversial history, with some even questioning the need for the term "ARDS." This controversy has been amplified by the coronavirus disease (COVID-19) pandemic given the marked increase in the incidence of ARDS, the relatively new treatment modalities that do not fit neatly with the Berlin definition, and the difficulty of making the diagnosis in resource-limited settings. We propose that attempts to revise the definition of ARDS should apply the framework originally developed by psychologists and social scientists and used by other medical disciplines to generate and assess definitions of clinical syndromes that do not have gold standards. This framework is structured around measures of reliability, feasibility, and validity. Future revisions of the definition of ARDS should contain the purpose, the methodology, and the framework for empirically testing any proposed definition. Attempts to revise critical illness syndromes' definitions usually hope to make them "better"; our recommendation is that future attempts use the same criteria used by other fields in defining what "better" means.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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