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Enregistrement W1965632753 · doi:10.1164/rccm.2112096

Smoking and Lung Function of Lung Health Study Participants after 11 Years

2002· article· en· W1965632753 sur OpenAlexaff
Nicholas R. Anthonisen, John E. Connett, Robert P. Murray

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineSpirometryLung functionSmoking cessationDemographySmokeLungPhysical therapyInternal medicineAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eleven years after Lung Health Study (LHS) entry, we performed spirometry in 77.4% of surviving participants who enrolled in a long-term follow-up study. Those not enrolling tended to be younger male heavy smokers who continued to smoke during the LHS. Their initial LHS lung function, after adjustment for these factors, did not differ from that of enrollees. Smoking habits by original LHS treatment groups (smoking intervention vs. usual care) tended to converge, but 93% of participants who were abstinent throughout the LHS were still abstinent at 11 years. Differences in lung function between treatment groups persisted; smoking intervention participants had less decline in FEV(1) than usual care participants. Men who quit at the beginning of the LHS had an FEV(1) rate of decline of 30.2 ml/year, whereas women who quit declined at 21.5 ml/year. Men continuing to smoke throughout the 11 years declined by 66.1 ml/year, and women continuing to smoke declined by 54.2 ml/year. When decline in FEV(1) was expressed as a percentage of predicted normal value, no significant sex-based difference was apparent among continuing smokers. At 11 years, 38% of continuing smokers had an FEV(1) less than 60% of the predicted normal value compared with 10% of sustained quitters.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeObservationnel
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

Citations702
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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