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Enregistrement W4415696079 · doi:10.1183/23120541.00581-2025

Unmasking the true value of cystic fibrosis transmembrane conductance regulator modulators

2025· article· en· W4415696079 sur OpenAlexaboutno aff
Aqeem Azam, Andrew Jones, Peter Barry

Notice bibliographique

RevueERJ Open Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorCystic fibrosisRegulatorTransmembrane proteinConductanceValue (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<title>Extract</title> The licensing of the triple combination cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) modulator therapy elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor (ETI) in late 2019 in the United States (US) was the translation of impressive science with the potential to change the disease course for the approximately 90% of people with cystic fibrosis (pwCF) who have responsive CFTR gene variants. However, the true impact of the therapy was obscured by the SARS-CoV-2 pandemic in early 2020, that prompted global public health restrictions that abated some of the main drivers of infective respiratory exacerbations in pwCF including a reduction in all circulating respiratory viruses. It is therefore welcome to see this report by S<sc>tephenson</sc> <italic>et al.</italic> [1] who utilise CF patient registry data in the US and Canada to attempt to disentangle the relative impact of these two major events on the health of pwCF. This elegantly conducted study concludes that ETI had twice the effect of public health interventions in reducing pulmonary exacerbations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,369 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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