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Enregistrement W4390610630 · doi:10.1002/nau.25379

How do we make progress in phenotyping patients with lower urinary tract such as overactive bladder and underactive detrusor, including using urine markers and microbiome data, to personalize therapy? ICI‐RS 2023—Part 2

2024· article· en· W4390610630 sur OpenAlexaff
Enrico Finazzi Agrò, Eleonora Rosato, Adrian Wagg, Sanjay Sinha, Claudia Fede Spicchiale, Maurizio Serati, Vito Mancini, Mathijs M. de Rijk, Tufan Tarcan, Alan J. Wein, Paul Abrams, George Bou Kheir

Notice bibliographique

RevueNeurourology and Urodynamics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOveractive bladderUrinary systemMicrobiomeUrinary urgencyUrologyLower urinary tract symptomsInternal medicineBioinformaticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Overactive bladder (OAB) and underactive bladder (UAB) could be associated with metabolic syndrome, affective disorders, sex hormone deficiency, changes in urinary microbiota, functional gastrointestinal disorders, or autonomic nervous system dysfunction. OBJECTIVES: The aim of this Think Tank was to provide a guide on how to investigate OAB and/or detrusor underactivity (DU) patients to better clarify the underlying pathophysiology and possibly personalize the treatment. METHODS: A compendium of discussion based on the current evidence related to phenotyping patients with OAB or DU using urodynamic tests, functional neuro-imaging, urinary markers, and microbiome. RESULTS AND CONCLUSIONS: The article emphasizes the critical significance of adopting a comprehensive yet tailored approach to phenotyping patients with lower urinary tract (LUT) symptoms, such as OAB and UAB. The intricate interplay between the LUT and various factors, metabolic, neurological, psychological, and gastrointestinal can define unique LUT profiles, enabling personalized therapies to replace the one-size-fits-all approach.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,285 · 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.

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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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