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Enregistrement W4393057767 · doi:10.22541/au.171105414.41062408/v1

Recommendations for asthma monitoring in children.

2024· preprint· en· W4393057767 sur OpenAlexaff
Nikolaos G. Papadopoulos, Adnan Čustović, James E. Gern, Antonio Nieto, Michael Miligkos, Wanda Phipatanakul, Gary Wong, Paraskevi Xepapadaki, Ioana Agache, Stefania Arasi, Zeinab Awad, Leonard B. Bacharier, Matteo Bonini, Fulvio Braido, Davide Caimmi, José A. Castro‐Rodríguez, Zhimin Chen, Michael Clausen, Timothy Craig, Zuzana Diamant, Francine M. Ducharme, Motohiro Ebisawa, Philippe Eigenmann, Wojciech Feleszko, Vincezo Fierro, Alessandro Fiocchi, Luis García‐Marcos, Anne Goh, Maximiliano Gómez, Maia Gotua, Eckard Hamelmann, Gunilla Hedlin, Elham Hossny, Zhanat Ispayeva, Daniel J. Jackson, Tuomas Jartti, Miloš Jeseňák, Ömer Kalaycı, Alan Kaplan, Jon R. Konradsen, Piotr Kuna, Susanne Lau, Peter N. Le Souëf, Robert F. Lemanske, Michael Levin, Mika J. Mäkelä, Alexander G. Mathioudakis, Oleksandr Mazulov, Mário Morais‐Almeida, Clare Murray, Karthik Nagaraju, Zoltán Novàk, Ruby Pawankar, Mariëlle W. Pijnenburg, Helena Pité, Paulo Márcio Pitrez, Petr Pohunek, David Price, Alfred Priftanji, Valeria Ramiconi, Daniela Rivero‐Yeverino, Graham Roberts, Aziz Sheikh, Kunling Shen, Zsolt Szépfalusi, Ioanna Tsiligianni, Mirjana Turkalj, Steve Turner, Т.Р. Уманец, Arūnas Valiulis, Susanne Vijveberg, Jiu‐Yao Wang, Tonya Winders, Dong Keon Yon, Yusuf Osman, Heather J. Zar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésDelphi methodAsthmaMedicineAffect (linguistics)Quality of life (healthcare)Intensive care medicineDisease monitoringHealth careHealth professionalsDiseaseNursingPsychologyComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monitoring is a major component of asthma management in children. Regular monitoring allows for diagnosis confirmation, treatment optimization and natural history review. Numerous factors that may affect disease activity and patient wellbeing need to be monitored: response and adherence to treatment, disease control, disease progression, comorbidities, quality of life, medication side-effects, allergen and irritant exposures, diet and more. However, the prioritization of such factors and the selection of relevant assessment tools is an unmet need. Furthermore, rapidly developing technologies promise new opportunities for closer, or even ‘real-time’, monitoring between visits. Following an approach that included needs assessment, evidence appraisal and Delphi consensus, the PeARL Think Tank, in collaboration with major international professional and patient organizations, has developed a set of 24 recommendations on pediatric asthma monitoring, to support healthcare professionals in decision-making and care pathway design.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,019

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,307 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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