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Enregistrement W4404098078 · doi:10.1183/13993003.congress-2024.pa4014

Clinical phenotyping in untreated paediatric and adult asthma: a systematic review

2024· review· en· W4404098078 sur OpenAlexaff
Miriam Bennett, Ran Wang, Hannah Durrington, Waqar Ahmed, Stephen J. Fowler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsthmaMedicineComputer scienceIntensive care medicinePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asthma affects around 8% of the global population. Identifying groups based on clinical characteristics (phenotypes) may improve diagnostic accuracy and drive targeted management to alter the disease trajectory. To date, most phenotyping has focused on severe asthma. Aim: Systematic review of the literature on phenotyping in untreated paediatric and adult asthma. Methods: Registered with PROSPERO (CRD42023483258). Embase, Medline, CINHAL and Cohrane databases searched on 29/12/2023 with terms: asthma* ADJ2 (naïve, untreated, “new diagnos*”, not treat*” OR) AND (endotype*, phenotyp*, “treatable trait*” OR). No limits on language, age or study type. Inclusion criteria: comparing untreated asthma clinical phenotypes. Exclusion criteria: Use of regular asthma therapy. Reported according to PRISMA using GRADE and ROBINS-I tools. Results: 467 records were identified through database searches; 167 duplicates were removed and 350 abstracts independently reviewed; 205 for full text review. 195 did not report data on or compare untreated asthma phenotypes; 10 were identified for analysis. Data on 1683 participants; minimum age 6, majority adults. Four studies used data-driven methods to identify phenotypes and six used non data-driven methods. Phenotypes were driven largely by baseline characteristic selection which varied widely across studies. Lung physiology differentiated data-driven phenotypes while atopy, fractional exhaled nitric oxide (FeNO) and blood eosinophilia differentiated non data-driven phenotypes. Conclusion: Future work looking at untreated asthma phenotyping should justify initial characteristic selection and as a minimum include lung physiology, atopy, blood eosinophilia and FeNO.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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