Correction: Describing and Quantifying Asthma Comorbidty: A Population Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Asthma comorbidity has been correlated with poor asthma control, increased health services use, and decreased quality of life.Managing it improves these outcomes.Little is known about the amount of different types of comorbidity associated with asthma and how they vary by age.Methodology/Principal Findings: The authors conducted a population study using health administrative data on all individuals living in Ontario, Canada (population 12 million).Types of asthma comorbidity were quantified by comparing physician health care claims between individuals with and without asthma in each of 14 major disease categories; results were adjusted for demographic factors and other comorbidity and stratified by age.Compared to those without asthma, individuals with asthma had higher rates of comorbidity in most major disease categories.Most notably, they had about fifty percent or more physician health care claims for respiratory disease (other than asthma) in all age groups; psychiatric disorders in individuals age four and under and age 18 to 44; perinatal disorders in individuals 17 years and under, and metabolic and immunity, and hematologic disorders in children four years and under.Conclusion/Significance: Asthma appears to be associated with significant rates of various types of comorbidity that vary according to age.These results can be used to develop strategies to recognize and address asthma comorbidity to improve the overall health of individuals with asthma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,288 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,145 | 0,025 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».