Comparison of cardiovascular diseases classification system in selected countries with Iran
Notice bibliographique
Résumé
**** iAbstract Background: Availability of an accurate information system in recording and analysis of medical findings obtained from patients with cardiovascular diseases plays a crucial role in fighting cardiovascular diseases. One of the most important approaches in collecting such information is the classification system of cardiovascular diseases. Objective: The main goal of this research was to provide effective strategies for establishing a national classification system for cardiovascular diseases in Iran through a comparative study of such national systems currently available in USA, Australia, Canada, and England. Methods: This was a descriptive-comparative study conducted during 2007-2008. The classification systems of cardiovascular diseases in USA, Australia, England and Canada were reviewed to provide an appropriate model for Iran. Data collection was performed through literature review, Internet and e-mails. Findings: Our findings showed that all selected countries benefit a national classification system for cardiovascular diseases. At present, the systems named as ICD-10-CM in USA, ICD-10-AM in Australia, Rcc in England, ICD-10-CA in Canada, and ICD-10 in Iran are in use. This research attempted to discuss the advantages and the constraints of each system mentioned earlier. Conclusion: Considering our domestic needs, policies and health system priorities, establishing a national classification system for cardiovascular diseases seems to be necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».