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Enregistrement W4327588539 · doi:10.1183/23120541.00726-2022

The relationship between perceived and performance fatigability in severe fibrotic interstitial lung disease: a prospective, cross-sectional study

2023· article· en· W4327588539 sur OpenAlexafffund
Mathieu Marillier, Mathieu Gruet, Anne‐Catherine Bernard, Samuel Vergès, Onofre Moran‐Mendoza, J. Alberto Neder

Notice bibliographique

RevueERJ Open Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensHotel Dieu HospitalKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's UniversityEuropean Respiratory Society
Mots-clésMedicineInterstitial lung diseaseCross-sectional studyLungProspective cohort studyDiseaseInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A sizeable fraction (∼70%) of patients with fibrotic interstitial lung disease ( f -ILD) suffer from and seek medical advice due to debilitating symptoms of fatigue [1]. Broadly, fatigue can be defined as an unrelenting feeling of tiredness or lack of energy that is not improved by rest. Fatigue is, however, a complex symptom thus remaining poorly understood and appropriately treated in f -ILD [2]. Footnotes This manuscript has recently been accepted for publication in the ERJ Open Research . It is published here in its accepted form prior to copyediting and typesetting by our production team. After these production processes are complete and the authors have approved the resulting proofs, the article will move to the latest issue of the ERJOR online. Please open or download the PDF to view this article. Conflict of interest: MM was a recipient of a Long-Term Research Fellowship (LTRF 2018) from the European Respiratory Society to support his postdoctoral stay at Queen's University. This ancillary study is a part of a larger project aiming at investigating the physiological effect of O2 supplementation on peripheral muscle fatigability in f -ILD. We thus want to disclose that these data ( i.e. peripheral muscle fatigability) have been published elsewhere [8]. However, other data and the rationale/analyses we herein present are original and unpublished.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,449
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.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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