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Enregistrement W6926110792 · doi:10.20381/ruor-29057

Canadian multidisciplinary expert consensus on the use of biologics in upper airways: a Delphi study

2023· other· en· W6926110792 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa - Library · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachDelphi methodMultidisciplinary teamCertificationAirwayRhinologyNominal group techniqueDelphi

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Chronic rhinosinusitis with nasal polyposis (CRSwNP) often coexists with lower airway disease. With the overlap between upper and lower airway disease, optimal management of the upper airways is undertaken in conjunction with that of the lower airways. Biologic therapy with targeted activity within the Type 2 inflammatory pathway can improve the clinical signs and symptoms of both upper and lower airway diseases. Knowledge gaps nevertheless exist in how best to approach patient care as a whole. There have been sixteen randomized, double-blind, placebo-controlled trails performed for CRSwNP targeted components of the Type 2 inflammatory pathway, notably interleukin (IL)-4, IL-5 and IL-13, IL- 5R, IL-33, and immunoglobulin (Ig)E. This white paper considers the perspectives of experts in various disciplines such as rhinology, allergy, and respirology across Canada, all of whom have unique and valuable insights to contribute on how to best approach patients with upper airway disease from a multidisciplinary perspective. Methods A Delphi Method process was utilized involving three rounds of questionnaires in which the first two were completed individually online and the third was discussed on a virtual platform with all the panelists. A national multidisciplinary expert panel of 34 certified specialists was created, composed of 16 rhinologists, 7 allergists, and 11 respirologists who evaluated the 20 original statements on a scale of 1–9 and provided comments. All ratings were quantitively reviewed by mean, median, mode, range, standard deviation and inter-rater reliability. Consensus was defined by relative interrater reliability measures—kappa coefficient ( $$\kappa$$ κ ) value > 0.61. Results After three rounds, a total of 22 statements achieved consensus. This white paper only contains the final agreed upon statements and clear rationale and support for the statements regarding the use of biologics in patients with upper airway disease. Conclusion This white paper provides guidance to Canadian physicians on the use of biologic therapy for the management of upper airway disease from a multidisciplinary perspective, but the medical and surgical regimen should ultimately be individualized to the patient. As more biologics become available and additional trials are published we will provide updated versions of this white paper every few years. Graphical abstract

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)0,153
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,152
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1530,152
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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