Clinical impact of oscillometry in adjunct to clinical assessment in preschool-aged children with asthma
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Chez les jeunes enfants (<6 ans), la prise en charge de l’asthme est évaluée cliniquement. Dans certains centres, l’oscillométrie (OS) est utilisée en complément de l’évaluation clinique, mais son utilité clinique reste à quantifier. \n \nObjectifs : Déterminer si l’ajout de l’OS à l’évaluation clinique influence l’évaluation, la gestion et le contrôle de l’asthme, par rapport à l’évaluation clinique seule chez les jeunes enfants. \n \nMéthodes : Étude transversale portant sur des enfants de 3-5 ans avec un diagnostic d’asthme. Les enfants testés par l’OS étaient appariés par score de propension aux témoins (non testés). La probabilité d’un phénotype persistant et d’une prescription d’un traitement d’entretien (co- variables principales) était évaluée par régression logistique multivariée. Dans la cohorte rétrospective imbriquée avec accès aux données pharmaceutiques, le contrôle de l’asthme au cours de l’année suivante était examiné par régression logistique cumulative. \n \nRésultats : L’étude comprenait 726 enfants appariés (249 testés; 477 témoins) dont 57,4% garçons (âge médian: 4,62 ans) avec groupes relativement comparables. Les enfants testés recevaient plus souvent un phénotype persistant (67% vs. 50%; RC-ajusté [IC 95%]: 2,34 [1,66- 3,34]), sans différence significative dans la prescription d’un traitement d’entretien (65% vs. 58%; 1,37 [0,98-1,92]) et étaient moins susceptibles d’être incontrôlés dans l’année suivante (0,24 [0,08- 0,74]). \n \nConclusion : L’association entre l’OS ajouté à l’évaluation clinique et à la fois plus de phénotypes persistants et un meilleur contrôle de l’asthme supporte l’utilité clinique de l’OS, possiblement via une reconnaissance accrue de l’obstruction des voies aériennes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».