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Enregistrement W7120553350

Dispneia em foco: insights na avaliação

2023· dissertation· en· W7120553350 sur OpenAlexfundno aff
Letícia Fernandes Belo

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéPfizer CanadaAstraZeneca CanadaReseau canadien de recherche respiratoireUniversidade Norte do ParanáMcGill University Health CentreMcGill UniversityGlaxoSmithKlineUniversidade Estadual de LondrinaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorAstraZenecaPfizer
Mots-clésCOPDQuality of life (healthcare)LimitingDiseaseExertionSensationActivities of daily livingPulmonary disease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dyspnea is a limiting symptom in several populations, and one of the main symptoms reported by individuals with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). The progression of dyspnea correlates with disease progression. In early stages of COPD, the complaint of dyspnea is more common during exertion, while in severe stages the subjects report a limitant sensation sometimes even at rest. In addition, dyspnea leads to impaired quality of life and hindered performance in activities of daily living. Concomitantly, a reduction in the level of physical activity in daily life increases the risk of death. In recent years there has been growing interest in the study of all facets of this symptom. However, there are still several gaps in the literature to be addressed, especially with regard to the physiological mechanisms that trigger dyspnea during exertion and its evaluation methods. Objectives: This thesis has the aim of contributing to the scientific evidence related to the dyspnea assessment specifically by: 1) comparing the clinical and physiological variables of individuals with and without COPD who stop exercising due to dyspnea versus others symptoms; and 2) making available a multidimensional tool for dyspnea assessment for Portuguese-speaking individuals with COPD. Methodology: Two original studies were developed: (1) The first study discriminated the proportion of individuals with and without COPD according to their reason to stop the exercise. Furthermore, the physiological responses at the peak of the exercise were verified and compared between groups, as well as their pulmonary function and clinical data; (2) In the second study, the translation, validation and reproducibility of the Portuguese version of the Multidimensional Dyspnea Profile (MDP) were proposed. Results: Study (1) demonstrated that, independently of COPD diagnosis, individuals who stop exercising due to dyspnea present changes such as hyperinflation and restriction of lung volumes, even with preserved exercise capacity, compared to individuals who stop for another reason. Study (2) showed that the Portuguese version of the MDP is a valid and reproducible tool for assessing this symptom in individuals with COPD. Conclusions: The two scientific articles contained in this thesis add novel information to the available literature on dyspnea in individuals with COPD. Rregardless of lung function, age and BMI, individuals who stop exercise due to dyspnea have greater lung restrictions than individuals who stop exercise for other reasons. Moreover, dyspnea can now be confidently assessed multidimensionally in Brazilian individuals with COPD.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,263 · 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
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
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