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Enregistrement W4411665610 · doi:10.1002/nau.70098

Interstitial Cystitis/Bladder Pain Syndrome Patient Phenotyping

2025· review· en· W4411665610 sur OpenAlexaff
Dylan T. Wolff, Stephen Tranchina, Andrew Schrepf, R. Christopher Doiron, Stephen J. Walker

Notice bibliographique

RevueNeurourology and Urodynamics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterstitial cystitisBladder Pain SyndromeMedicineNarrative reviewPelvic painDiseaseClinical trialIntensive care medicinePhysical therapyBioinformaticsInternal medicinePathologyAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: In April of 2025, the Wake Forest Institute for Regenerative Medicine hosted a Global Consensus meeting on IC/BPS in Winston-Salem, NC. The goal of this meeting was to establish global consensus regarding diagnostic criteria, phenotyping, treatment outcome assessment, and etiopathology in interstitial cystitis/bladder pain syndrome (IC/BPS). Our sub-committee was tasked with developing a consensus document on patient phenotyping in IC/BPS. METHODS: Narrative review. RESULTS: Patients with IC/BPS populate broad groups that have been characterized as having a bladder-focused disease phenotype (bladder-centric), a widespread pain and symptoms phenotype (systemic), or by other variable phenotypes including those with myofascial pelvic pain. In this review, we discuss the published evidence supporting each of these patient phenotypic groups. CONCLUSIONS: Future clinical trials and treatment development in IC/BPS should include patient phenotyping efforts with, at minimum, a focus on stratification into bladder-centric vs systemic and efforts to refine discriminative thresholds (cut-off points) that may influence differential treatment outcomes. It is important to continue to investigate the importance of patient phenotypes on treatment strategy selection, outcomes, and our understanding of the underlying pathophysiology for this disease spectrum. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: N/A.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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