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Enregistrement W4410873595 · doi:10.1111/resp.70062

Contemporary Concise Review 2024: Chronic Obstructive Pulmonary Disease

2025· review· en· W4410873595 sur OpenAlexaff
Sarita Thawanaphong, Parameswaran Nair

Notice bibliographique

RevueRespirology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesTeva Pharmaceutical Industries
Mots-clésMedicineCOPDSmoking cessationIntensive care medicineAsthmaDuloxetineDepression (economics)ComorbidityVareniclineInternal medicinePathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY OF KEY POINTS Non‐smoking COPD is common in LMICs, especially in women. Biomass fuel and air pollution are major risk factors with distinct pathophysiology. The ‘eosinophilic’ endotype in COPD is biologically distinct from asthma. PRISm, FEV 1 /FVC Z‐scores, and quantitative CT improve early COPD detection. Dupilumab (anti‐IL‐4/IL‐13) improved exacerbations and lung function in COPD with blood eosinophils ≥ 300 cells/μL. Mechanisms are currently being investigated. Smoking cessation remains pivotal. Nicotine metabolite ratio (NMR) can guide pharmacotherapy. Cytisine and varenicline are effective; e‐cigarettes pose safety concerns. Mood disorders and dysfunctional breathing are common in COPD. Addressing these can reduce symptom burden and improve quality of life. Comorbidity management, particularly of cardiovascular risk, obesity, and sleep‐disordered breathing, is integral to holistic COPD care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,328 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations16
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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