Idiopathic pulmonary fibrosis - novel approach on future treatment
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionIdiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a fatal pulmonary disease that leads to progressive fibrosis and extremely poor resaults.. Since the etiology is unknown, there are highly limited options of the IPF treatment. The researchers are trying to discover the most valuable targets, leading them to the agents registered in different conditions or not registered as any other treatment. This innovative approach can result in IPF being determined as not fatal. PurposeThe purpose of our review is to present possible future treatment of idiopathic pulmonary fibrosis and point out the promising targets that could lead the researchers to the development of better IPF management. Materials and methodsWe have reviewed the literature from the PubMed database searching for clinical trials, meta analysis and randomized controlled trials from the past 5 years. The keywords we agreed on offered us the most informative articles and made us hope for the further development of our article. ResultsOur review shows that there are new targets that could significantly benefit IPF treatment. However, the means we presented in our review need more research to prove its safeness, effectiveness in slowing down the decline of the FVC, improving patients’ physical efficiency, their saturation level and most importantly their ability to stop the continuous fibrosis of the lungs. ConclusionsThe only treatment registered for IPF are nintedanib and pirfenidone, but the researchers continue the exploration of new possible measures to improve the survival rate and quality of life of the patients suffering from this fatal disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».