Pulmonology: What You May Have Missed in 2023
Notice bibliographique
Résumé
The field of pulmonology saw significant advances in 2023. The publications highlighted in this article address advances and changes in practice related to asthma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), interstitial lung disease, pleural disorders, and sleep-disordered breathing. One article reviews data examining the efficacy of vaccination against respiratory syncytial virus, a respiratory viral illness that has had devastating effects globally. Four studies evaluate the role of various therapies in COPD, including dupilumab, ensifentrine, pulmonary rehabilitation programs, and lung volume reduction versus endobronchial valves. Another study explores the effect on vascular events of positive-pressure ventilation in patients with sleep-disordered breathing and recent stroke. The use of combination therapy with rituximab and mycophenolate mofetil on progression-free survival in patients with nonspecific interstitial pneumonia is the topic of another study. We also highlight an update of clinical recommendations for the evaluation of patients with pleural disorders and a systematic review analyzing the effectiveness of inhaled corticosteroids as a supplement to dual therapy for COPD.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,037 |
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 ».