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Enregistrement W4395448014 · doi:10.1007/s12325-024-02855-4

Implications of Cardiopulmonary Risk for the Management of COPD: A Narrative Review

2024· review· en· W4395448014 sur OpenAlexaff
Dave Singh, MeiLan K. Han, Nathaniel M. Hawkins, John R. Hurst, Janwillem Kocks, NEIL SKOLNIK, Daiana Stolz, Jad El Khoury, Chris P Gale

Notice bibliographique

RevueAdvances in Therapy · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesManchester Biomedical Research CentreGenentechNational Institutes of HealthSunovionGlenmark PharmaceuticalsAstraZenecaCSL BehringSanofiNational Institute for Health and Care ResearchTeva Pharmaceutical IndustriesMylanCOPD FoundationGlaxoSmithKlineAmgen
Mots-clésMedicineCOPDIntensive care medicineDiseaseCause of deathRisk factorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) constitutes a major global health burden and is the third leading cause of death worldwide. A high proportion of patients with COPD have cardiovascular disease, but there is also evidence that COPD is a risk factor for adverse outcomes in cardiovascular disease. Patients with COPD frequently die of respiratory and cardiovascular causes, yet the identification and management of cardiopulmonary risk remain suboptimal owing to limited awareness and clinical intervention. Acute exacerbations punctuate the progression of COPD in many patients, reducing lung function and increasing the risk of subsequent exacerbations and cardiovascular events that may lead to early death. This narrative review defines and summarises the principles of COPD-associated cardiopulmonary risk, and examines respiratory interventions currently available to modify this risk, as well as providing expert opinion on future approaches to addressing cardiopulmonary risk.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,386 · 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
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

Citations66
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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