How do we make progress in phenotyping patients with LUT such as OAB and underactive detrusor, including using urine markers and microbiome data, in order to personalize therapy? ICI‐RS 2023: Part 1
Notice bibliographique
Résumé
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 investigating metabolic, neurogical, psychological and gastrointestinal aspects with the aim to personalize the treatment. RESULTS AND CONCLUSIONS: The article emphasizes the critical significance of adopting a comprehensive yet tailored approach to phenotyping patients with lower urinary tract symptoms, such as OAB and UAB. The intricate interplay between the lower urinary tract and various factors, metabolic, neurological, psychological, and gastrointestinal can define unique LUT profiles, enabling personalized therapies to replace the one-size-fits-all approach.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».