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Enregistrement W7073694092

Diagnosis, assessment, and phenotyping of COPD: beyond FEV1

2016· review· en· W7073694092 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDove Medical Press (Taylor and Francis Group) · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOPDAsthmaPulmonary diseasePhenotypeDiseaseMedical diagnosisClinical phenotype
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peter Lange,1,2 David M Halpin,3 Denis E O’Donnell,4 William MacNee5 1Respiratory Section, Hvidovre Hospital, Copenhagen, Denmark; 2Department of Health, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark; 3Royal Devon and Exeter Hospital, Exeter, UK; 4Respiratory Investigation Unit, Queen’s University and Kingston General Hospital, Kingston, ON, Canada; 5MRC Centre for Inflammation Research, The Queen’s Medical Research Institute, University of Edinburgh, Edinburgh, UK Abstract: COPD is now widely recognized as a complex heterogeneous syndrome, having both pulmonary and extrapulmonary features. In clinical practice, the diagnosis of COPD is based on the presence of chronic airflow limitation, as assessed by post-bronchodilator spirometry. The severity of the airflow limitation, as measured by percent predicted FEV1, provides important information to the physician to enable optimization of management. However, in order to accurately assess the complexity of COPD, there need to be other measures made beyond FEV1. At present, there is a lack of reliable and simple blood biomarkers to confirm and further assess the diagnosis of COPD. However, it is possible to identify patients who display different phenotypic characteristics of COPD that relate to clinically relevant outcomes. Currently, validated phenotypes of COPD include alpha-1 antitrypsin deficiency, and “frequent exacerbators”. Recently, a definition and assessment of a new phenotype comprising patients with overlapping features of asthma and COPD has been suggested and is known as “asthma COPD overlap syndrome”. Several other phenotypes have been proposed, but require validation against clinical outcomes. Defining phenotypes requires the assessment of multiple factors indicating disease severity, its impact, and its activity. Recognition and validation of COPD phenotypes has an important role to play in the selection of evidence-based targeted therapy in the future management of COPD, but regardless of the diagnostic terms, patients with COPD should be assessed and treated according to their individual treatable characteristics. Keywords: COPD, asthma, ACOS, phenotype, diagnosis

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)0,007
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,234 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations40
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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