The GOLD 2023 proposed taxonomy: a new tool to determine COPD etiotypes
Notice bibliographique
Résumé
The population burden of COPD remains high well into the 21st century, although with great regional variability [1]. Changes in the geographical and secular distribution of COPD points to the interaction of a number of risk factors beyond tobacco and other forms of smoking, which is still considered the first and foremost causal risk factor of COPD. We read with interest the new Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD) 2023 document, proposing a new taxonomy of COPD and suggesting six etiotypes on the origin of COPD [2]. This taxonomy is based on work found elsewhere [3, 4]. To the best of our knowledge, these etiotypes are not evidence-based, and the information required to obtain them has not been explored. We aimed to identify the information required to determine the classification of COPD etiotypes by GOLD 2023, by means of panel discussion and consensus by the authors. The information required to determine the classification of COPD etiotypes by GOLD 2023 is hard to obtain https://bit.ly/43ZJhCc All authors are members of the COPD Cohorts Collaborative International Assessment (3CIAplus) consortium, and aimed to determine COPD etiotypes in their pooled database.
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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 | 0,029 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,007 |
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 ».