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Enregistrement W4416639496 · doi:10.1183/13993003.congress-2025.pa6182

Retrospective analysis of idiopathic subglottic stenosis treatment in two Dutch Centers

2025· article· W4416639496 sur OpenAlexaff
Chris Happé, L. Thibault, Erik H.F.M. van der Heijden

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueTracheal and airway disorders
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubglottic stenosisRetrospective cohort studyStenosisReferralGlottisStatistical significanceLung functionCryotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Idiopathic subglottic stenosis (ISGS) is a rare condition with an estimated prevalence of 1:400,000. Pulmonary function tests (PFTs) typically reveal an obstructive pattern, characterized by reduced peak expiratory flow (PEF) and forced inspiratory flow (FIV1). While endoscopic treatments yield excellent initial results, recurrence rates reach 87% at five years. The standard approach involves incision and dilatation, often supplemented with triamcinolone injections, submucosal resection, or cryotherapy to improve outcomes. Aims and Objectives: This study evaluates the impact of initial endoscopic interventions on time to recurrence in ISGS patients and aims to identify strategies that prolong symptom-free intervals. Methods: A retrospective analysis was conducted on ISGS cases managed at two Dutch referral centers. Time to recurrence was defined as days to re-intervention. Patients were grouped by initial treatment: (1) incision and dilatation; (2) incision, dilatation, and triamcinolone; (3) multimodality treatment, including submucosal resection or cryotherapy. Results: Among 96 patients, no significant difference in time to recurrence was observed between treatment groups. Conclusion: Altough no statistical significance was reached, findings suggest multimodality treatment may help delay ISGS recurrence. Further prospective studies are needed to refine treatment protocols and improve long-term outcome. erj;66/suppl_69/PA6182/F1 F1 F1

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
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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