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Enregistrement W4381033628 · doi:10.1016/j.chest.2023.06.014

Risk Factors for Nontuberculous Mycobacterial Pulmonary Disease

2023· review· en· W4381033628 sur OpenAlexaboutno aff
Michael R. Loebinger, Jennifer K Quint, Roald van der Laan, M Obradović, Rajinder Chawla, Amit Kishore, Jakko van Ingen

Notice bibliographique

RevueCHEST Journal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrifolsMedical Research CouncilBritish Lung FoundationSavara PharmaceuticalsAsthma and Lung UKInsmedGlaxoSmithKlineJanssen PharmaceuticalsAstraZeneca
Mots-clésMedicineBronchiectasisInternal medicineCOPDPopulationDiseaseInterstitial lung diseaseNontuberculous mycobacteriaIntensive care medicineLungPathologyTuberculosisEnvironmental healthMycobacterium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nontuberculous mycobacterial pulmonary disease (NTM-PD) is widely underdiagnosed, and certain patient groups, such as those with underlying respiratory diseases, are at increased risk of developing the disease. Understanding patients at risk is essential to allow for prompt testing and diagnosis and appropriate management to prevent disease progression. RESEARCH QUESTION: What are the risk factors for NTM-PD that should prompt a physician to consider NTM testing and diagnosis? STUDY DESIGN AND METHODS: Electronic searches of PubMed and EMBASE were conducted in July 2021 for the period 2011-2021. Inclusion criteria were studies of patients with NTM-PD with associated risk factors. Data were extracted and assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Data analysis was conducted using the R-based "meta" package. Only studies that reported association outcomes for cases with NTM-PD compared with control participants (healthy populations or participants without NTM-PD) were considered for the meta-analysis. RESULTS: Of the 9,530 searched publications, 99 met the criteria for the study. Of these, 24 formally reported an association between possible risk factors and the presence of NTM-PD against a control population and were included in the meta-analysis. Comorbid respiratory disease was associated with a significant increase in the OR for NTM-PD (bronchiectasis [OR, 21.43; 95% CI, 5.90-77.82], history of TB [OR, 12.69; 95% CI, 2.39-67.26], interstitial lung disease [OR, 6.39; 95% CI, 2.65-15.37], COPD [OR, 6.63; 95% CI, 4.57-9.63], and asthma [OR, 4.15; 95% CI, 2.81-6.14]). Other factors noted to be associated with an increased risk of NTM-PD were the use of inhaled corticosteroids (OR 4.46; 95% CI, 2.13-9.35), solid tumors (OR, 4.66; 95% CI, 1.04-20.94) and the presence of pneumonia (OR, 5.54; 95% CI, 2.72-11.26). INTERPRETATION: The greatest risk for NTM-PD is conferred by comorbid respiratory diseases such as bronchiectasis. These findings could help with identification of patient populations at risk for NTM-PD to drive prompt testing and appropriate initiation of therapy.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,015
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,279 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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