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Enregistrement W4296991979 · doi:10.3390/children9101430

The Association between Asthma and OSA in Children

2022· article· en· W4296991979 sur OpenAlexaff
Nicholas Garza, Manisha Witmans, Martina Salud, Pamela Gail D. Lagera, Vince Aaron Co, Mary Anne Tablizo

Notice bibliographique

RevueChildren · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsthmaMedicineObstructive sleep apneaPathophysiology of asthmaContext (archaeology)Intensive care medicinePopulationAssociation (psychology)Mechanism (biology)PediatricsPhysical therapyInternal medicineEnvironmental healthPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obstructive sleep apnea (OSA) and asthma are two of the most prevalent and commonly co-existing respiratory conditions seen in the pediatric population. Studies linking asthma and OSA in children are limited but indicate that there is a bi-directional relationship between them with significant overlap in the symptoms, risk factors, pathophysiology, comorbidities, and management. It is suggested that there is a reciprocal association between asthma predisposing to OSA, and OSA worsening symptom control and outcomes from asthma. It stands to reason that inflammation in the upper and/or lower airways can influence each other. Most of the pediatric literature that is available evaluates each aspect of this relationship independently such as risk factors, mechanisms, and treatment indications. This article highlights the relationship between OSA and asthma in the context of shared risk factors, pathophysiology, and available management recommendations in the pediatric population. Early recognition of the co-existence and association between OSA and asthma could ideally improve the treatment outcomes for these two conditions. Gaining a better understanding of the mechanism of this relationship can help identify nuances for medical management, optimize treatment and protect this population at risk from associated morbidity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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