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Enregistrement W4319663852 · doi:10.3138/ptc-2021-0051-cc

Clinician’s Commentary on Malik et al.

2023· article· en· W4319663852 sur OpenAlexaffvenueabout
Lisa Wickerson

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cystic fibrosis (CF) is a multisystem disease impacting organs beyond the lungs, including the pancreas, gastrointestinal tract, liver, sweat glands, reproductive organs, and skeletal muscle. 2 , 3 Advances in CF therapy, including inhaled antibiotics, mucolytic therapies, nutritional support, lung transplantation, and most recently CF transmembrane conductance regulator (CFTR) modulator drugs have increased the median age of survival for Canadians with CF from 31.9 years in 1990 to 55.4 years in 2020.4 , 5 This shift towards more adults ageing with CF will potentially be accompanied by the presence of various cardiometabolic and musculoskeletal comorbidities in people with CF.In Canada, CF is managed by specialized interdisciplinary paediatric and adult centres, and in 2020 there were more than 18,000 CF clinic visits.5 Malik and colleagues administered an online survey to examine current physiotherapy practices, barriers, or facilitators of these CF centres in regard to exercise testing and training.1 Both aerobic and resistance testing and training were underutilized, which aligns with previous findings at other international CF centres.Understanding the rationale for exercise testing and training in the care of CF patients is important.A clear use case is people with end-stage respiratory disease who undergo routine exercise assessment for several reasons including supplemental oxygen prescription, determining lung transplant eligibility, and monitoring exercise training and exercise capacity during pre-habilitation, and early post-operative rehabilitation.The rationale for exercise assessment and training in non-transplant populations to establish a baseline functional level, track the efficacy of medical and rehabilitative therapies, and prescribe exercise may vary.Recently Gruet and colleagues advocated for rethinking exercise in CF, specifically in regard to adapting training concepts and strategies to an ageing CF population with associated comorbidities.6 While treatment for the paediatric CF population focuses on the development of motor skills and neuromuscular fitness to normalize physical activity participation from a young age and at an early stage of CF, adults with CF require approaches that will facilitate long-term maintenance of habitual physical activity and exercise, particularly in the new era of disease-modifying CFTR modulator therapies.Although the long-term impact of CFTR modulators are not known

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0440,044
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,020

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,343 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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