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Enregistrement W2103616816 · doi:10.1503/cmaj.051455

A comprehensive view of sex-specific issues related to cardiovascular disease

2007· review· en· W2103616816 sur OpenAlexafffundvenue
Louise Pilote, Kaberi Dasgupta, Veena Guru, Karin H. Humphries, Jennifer J. McGrath, Colleen M. Norris, Doreen M. Rabi, Joshua C. Tremblay, Arsham Alamian, Tracie A. Barnett, Jafna L. Cox, William A. Ghali, Sherry L. Grace, Pavel Hamet, Rth Ho, Susan Kirkland, Marie Lambert, Danielle Libersan, Jennifer O’Loughlin, Gilles Paradis, Vicky Tagalakis

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchJewish General HospitalUniversity of TorontoDalhousie UniversityConcordia UniversityHeart and Stroke Foundation of CanadaUniversité de MontréalUniversity of AlbertaYork UniversityMcGill UniversityMcGill University Health CentreInstitut National de Santé Publique du Québec
Mots-clésMedicineDiseaseSocioeconomic statusDiabetes mellitusStroke (engine)PsychosocialAtrial fibrillationDemographyMortality rateGerontologyInternal medicinePopulationEnvironmental healthPsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of mortality in women. In fact, CVD is responsible for a third of all deaths of women worldwide and half of all deaths of women over 50 years of age in developing countries. The prevalence of CVD risk factor precursors is increasing in children. Retrospective analyses suggest that there are some clinically relevant differences between women and men in terms of prevalence, presentation, management and outcomes of the disease, but little is known about why CVD affects women and men differently. For instance, women with diabetes have a significantly higher CVD mortality rate than men with diabetes. Similarly, women with atrial fibrillation are at greater risk of stroke than men with atrial fibrillation. Historically, women have been underrepresented in clinical trials. The lack of good trial evidence concerning sex-specific outcomes has led to assumptions about CVD treatment in women, which in turn may have resulted in inadequate diagnoses and suboptimal management, greatly affecting outcomes. This knowledge gap may also explain why cardiovascular health in women is not improving as fast as that of men. Over the last decades, mortality rates in men have steadily declined, while those in women remained stable. It is also becoming increasingly evident that gender differences in cultural, behavioural, psychosocial and socioeconomic status are responsible, to various degrees, for the observed differences between women and men. However, the interaction between sex-and gender-related factors and CVD outcomes in women remains largely unknown.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

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
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,291 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
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

Citations476
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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