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Enregistrement W4411672318 · doi:10.1164/rccm.202506-1352st

Addressing Knowledge Gaps in the Early Detection of Bronchiolitis Obliterans Syndrome after Hematopoietic Cell Transplantation: An Official American Thoracic Society Research Statement

2025· article· en· W4411672318 sur OpenAlexaff
Guang‐Shing Cheng, Ajay Sheshadri, Kirsten M. Williams, Joe L. Hsu, Thomas Agoritsas, Maryan Ali, Louise Bondeelle, Guy Bouguet, Pascal Chanez, Kenneth R. Cooke, Craig J. Galbán, Samuel Goldfarb, Teal S. Hallstrand, Sarah Johnson, David Lam, David Michonneau, David N. O’Dwyer, Sophie Paczesny, Husham Sharifi, Jamie L. Todd, Daniel Wolff, Hemang Yadav, Gregory A. Yanik, Anne Bergeron

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNIH Clinical CenterNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Center for Advancing Translational SciencesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMedicineBronchiolitis obliteransHematopoietic stem cell transplantationStatement (logic)BronchiolitisTransplantationIntensive care medicineHematopoietic cellLung transplantationHaematopoiesisImmunologyInternal medicineStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Bronchiolitis obliterans syndrome (BOS) is a late-onset noninfectious pulmonary complication of allogeneic hematopoietic cell transplant (HCT) that is often diagnosed at an advanced stage with severe lung impairment. Increasing use of HCT for the treatment of hematologic diseases worldwide translates to an increasing burden of BOS, particularly for the community pulmonologist. Early recognition of BOS, which offers the best opportunity to mitigate morbidity and mortality, is hampered by incomplete knowledge of the clinical course and disease process. The goal of this research statement is to survey our current understanding of BOS and to define the research agenda for the early detection of BOS. Methods We convened a multidisciplinary panel that included community representatives for an in-depth survey of the published literature followed by an online workshop. Results Major knowledge gaps were identified within interrelated themes of natural history and pathogenesis, risk factors, and the clinical diagnostic approach. Conclusions This statement reflects the detailed assessment of identified knowledge gaps with associated key research questions, as well as a proposed research road map to stimulate cross-disciplinary collaborations from preclinical to clinical investigations.

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)0,174
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,234
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1740,234
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0070,006
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,382 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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