Treatable traits: a comprehensive precision medicine approach in interstitial lung disease
Notice bibliographique
Résumé
Interstitial lung disease (ILD) is a diverse group of inflammatory and fibrotic lung conditions causing significant morbidity and mortality. A multitude of factors beyond the lungs influence symptoms, health-related quality of life, disease progression and survival in patients with ILD. Despite an increasing emphasis on multidisciplinary management in ILD, the absence of a framework for assessment and delivery of comprehensive patient care poses challenges in clinical practice. The treatable traits approach is a precision medicine care model that operates on the premise of individualised multidimensional assessment for distinct traits that can be targeted by specific interventions. The potential utility of this approach has been described in airway diseases, but has not been adequately considered in ILD. Given the similar disease heterogeneity and complexity between ILD and airway diseases, we explore the concept and potential application of the treatable traits approach in ILD. A framework of aetiological, pulmonary, extrapulmonary and behavioural and lifestyle treatable traits relevant to clinical care and outcomes for patients with ILD is proposed. We further describe key research directions to evaluate the application of the treatable traits approach towards advancing patient care and health outcomes in ILD.
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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 | 0,041 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».