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Enregistrement W4391304441 · doi:10.1097/iop.0000000000002591

Disease Modulation Versus Modification: A Call for Revised Outcome Metrics in the Treatment of Thyroid Eye Disease

2024· review· en· W4391304441 sur OpenAlexaff
Victoria S. North, Peter J. Dolman, James A. Garrity, Michael Kazim

Notice bibliographique

RevueOphthalmic Plastic and Reconstructive Surgery · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Eye Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseThyroidNatural historyThyroid diseaseEye diseaseIntensive care medicineBioinformaticsPathologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This perspective introduces the concepts of disease-modulating and -modifying therapy for thyroid eye disease and offers novel metrics for therapeutic outcomes. METHODS: A focused literature review was performed. RESULTS: Modulators are treatments that suppress disease symptoms whereas modifiers alter the natural history of a disease. Though many drugs are capable of exhibiting both effects, consideration of a drug's primary effect is useful when considering therapeutic options. For thyroid eye disease, corticosteroids and teprotumumab are effective at modulating many signs and symptoms of the disease, particularly those related to soft tissue inflammation. Orbital radiotherapy and rituximab have demonstrated effectiveness at durably modifying the natural history of thyroid eye disease. CONCLUSIONS: Outcome metrics should reflect the unique therapeutic objectives associated with disease modulation and modification. This conceptual framework should guide treatment of thyroid eye disease.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeAutre devis
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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