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Enregistrement W2060646710 · doi:10.1097/mcp.0b013e32834316cd

Trends in chronic obstructive pulmonary disease in the Asia-Pacific regions

2010· review· en· W2060646710 sur OpenAlexaff
Wan C. Tan

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pulmonary Medicine · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDEpidemiologyEnvironmental healthSpirometryDiseasePopulationPulmonary diseasePublic healthDisease burdenAsia pacificHealth careIntensive care medicineEconomic growthPathologyInternal medicineBusinessAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The burden of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is rapidly growing in the Asia-Pacific region. There is the need for region-specific research and analysis of the epidemiology of COPD to raise awareness of the disease and highlight its causes. Such information is essential to for the development of effective national health policies to ensure evidence-based deployment of finite healthcare resources in the prevention and management of COPD. RECENT FINDINGS: Recent population-based epidemiological studies have confirmed previous assumptions that COPD in the Asia-Pacific region is as prevalent as in the mature economies of the western world. The greatest numbers of deaths and hospitalizations from COPD are concentrated in this populous region of the world. The patterns in trends in mortality and hospitalization in the past 10 years in Asia-Pacific countries show a spectrum from the 'mature' to the 'evolving' and are likely related to the combined effects of cigarette smoking and nonsmoking risk factors. Gross underdiagnosis of COPD and underutilization of spirometry further contribute to burden and are barriers to appropriate and timely management of COPD. SUMMARY: COPD is a common disease with a large disease burden throughout the Asia-Pacific region. Effective public health preventive measures coupled with timely case detection are needed for the reversal of trends and the reduction of disease burden.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,314 · 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
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

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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