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Enregistrement W1981790552 · doi:10.1055/s-0030-1265895

Susceptibility of the Aging Lung to Environmental Injury

2010· review· en· W1981790552 sur OpenAlexaff
Lei Wang, Francis Green, Suzette Smiley‐Jewell, Kent E. Pinkerton

Notice bibliographique

RevueSeminars in Respiratory and Critical Care Medicine · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthNational Center for Research ResourcesNational Institute of Environmental Health SciencesTobacco-Related Disease Research ProgramNational Institutes of HealthU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésMedicineLungVulnerability (computing)Mechanism (biology)Intensive care medicineEnvironmental healthRespiratory systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With an ever-increasing number of elderly individuals in the world, a better understanding of the issues associated with aging and the environment is needed. The respiratory system is one of the primary interfaces between the body and the external environment. An expanding number of studies suggest that the aging pulmonary system (>65 years) is at increased risk for adverse health effects from environmental insult, such as by air pollutants, infection, and climate change. However, the mechanism(s) for increased susceptibility in this subpopulation are not well understood. In this review, we provide a limited but comprehensive overview of how the lung ages, examples of environmental exposures associated with injury to the aging lung, and potential mechanisms underlying the increased vulnerability of the aging lung to injury from environmental factors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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