European Respiratory Society clinical practice guideline on symptom management for adults with serious respiratory illness
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory symptoms are ubiquitous and impair health-related quality of life in people with respiratory disease. This European Respiratory Society (ERS) task force aimed to provide recommendations for symptomatic treatment in people with serious respiratory illness. The ERS task force comprised 16 members, including representatives of people with serious respiratory illness and informal caregivers. Seven questions were formulated, six in the PICO (Population, Intervention, Comparison, Outcome) format, which were addressed with full systematic reviews and evidence assessed using GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation). One question was addressed narratively. An "evidence-to-decision" framework was used to formulate recommendations. To treat symptoms in people with serious respiratory illness, the task force suggests the use of graded exercise therapy (conditional recommendation, low certainty of evidence); and suggests the use of a multicomponent services, handheld fan and breathing techniques (conditional recommendations, very low certainty of evidence). The task force suggests not to use opioids (conditional recommendation, very low certainty of evidence); and suggests either administering or not administering supplemental oxygen therapy (conditional recommendation, low certainty of evidence). The task force suggests that needs assessment tools may be used as part of a comprehensive needs assessment, but do not replace patient-centred care and shared decision making (conditional recommendation, low certainty of evidence). The low certainty of evidence, modest impact of interventions on patient-centred outcomes, and absence of effective strategies to ameliorate cough highlight the need for new approaches to reduce symptoms and enhance wellbeing for individuals who live with serious respiratory illness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».