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Enregistrement W2050555717 · doi:10.1016/j.gheart.2012.01.001

Burden of Cardio- and Cerebro-vascular Diseases and the Conventional Risk Factors in South Asian Population

2012· article· en· W2050555717 sur OpenAlexaff
Tanvir Chowdhury Turin, Nahid Shahana, Lungten Z. Wangchuk, Adrian V. Specogna, Mohammad Al Mamun, Mudassir Azeez Khan, Sohel Reza Choudhury, Mohammad Mostafa Zaman, Nahid Rumana

Notice bibliographique

RevueGlobal Heart · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensSouth Health CampusUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChecklistObservational studyGlobal healthEpidemiologySystematic reviewPopulationPublic healthFamily medicineEnvironmental healthMEDLINEPathologyPolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Similar to most populations, South Asian countries are also witnessing the dramatic transitions in health during the last few decades with the major causes of adverse health shifting from a predominance of nutritional deficiencies and infectious diseases to chronic diseases such as cardio and cerebrovascular disease (CVD). We summarized the available information of the burden of CVD and risk factors in the South Asian populations. The prevalence of conventional cardiovascular has been increasing among all South Asian populations. Extensive urbanization, shift in dietary pattern and sedentary daily life style is contributing towards the worsening of the CVD risk factor scenario. The burdens of the chronic cardiovascular risk factors are much prevalent in the South Asian populations. These are also rising alarmingly which ought to influence the already existed heavy CVD burden. Similar to the rest of the world, management for the conventional cardiovascular risk factors is very important for the prevention of CVD in South Asia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations35
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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