2019 ARIA Care Pathways for Allergic Rhinitis-Turkey
Bibliographic record
Abstract
Allerjik Rinite Tedavi Yaklaşımı-Türkiye GİRİŞ Tüm ülkelerde allerjik hastalıkların yükü ve maliyeti hızla artmakta ve bütünleştirilmiş bir yaklaşım adına sağlık sistemlerinde olacak değişimi desteklemek için tedavi yaklaşımlarında da değişiklik gerekmektedir.Kronik Hastalıklara yaklaşım için 3 aralık 2018 de Paris'te bir toplantı yapılmış ve bu toplantı MASK (Mobile Airways Sentinel NetworK ) [1] ve POLLAR (Impact of Air Pollution on Asthma and Rhinitis, EIT Health) [2] tarafından allerji ve havayolu hastalıkları alanındaki profesyonel kuruluşlar ve hasta organizasyonlarının işbirliği ile düzenlenmiştir (Şekil 1).Gerçek yaşamda, bütünleştirilmiş tedavi yolları'nın değerlendirilmesi, çevresel maruziyetlerin de etkilediği rinit ve astım mültimorbidite durumlarında, dijitalleşmiş, bütünleştirilmiş ve kişiye odaklanan tedaviler için önerilmektedir [1].Bütünleştirilmiş tedavi yolları (ICPs), hasta bakımındaki kilit basamakları ayrıntıları ile yapılandırmış multidisipliner bakım planıdır [3].Rehber önerilerinin lokal protokollere çevrilmesini ve klinik pratiğe uyarlanmasını destekler [4].AIRWAYS ICPs (Havayolları için bütünleştirilmiş tedavi yolları) [5] rinit ve astım multimorbiditesindeki bütünleştirilmiş tedavi yaklaşımının gelişiminde ilk basamakları yansıtır [6,7].Bu kapsamda yapılmış, çok uluslu, mobil teknoloji uygulaması bunun güzel bir örneğidir [8].
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".