National Trends in Cardiovascular Care and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The Issue Cardiovascular disease (CVD), including stroke, is the leading cause of death globally.Each year, thousands of Canadians develop or die from CVD.As the leading reason for hospital admissions in Canada, it is also a major economic burden on the healthcare system.Previous studies from Western Europe and the United States have identified a steadily declining rate of death from cardiovascular and cerebrovascular diseases (Ford et al. 2007;Levi et al. 2002).However, it is uncertain whether the rate of decline is similar across common cardiovascular conditions such as heart attack, heart failure and stroke.Furthermore, the obesity epidemic has raised concerns that future generations of Canadians might suffer adverse health consequences (many related to CVD) from the rising rates of obesity in society.The increasing cost of treating patients with CVD with new drugs and devices is also putting major strains on provincial healthcare budgets.A study of national trends in cardiovascular care and outcomes could prove invaluable to decision-makers, clinicians and others involved in planning the future delivery of healthcare services in Canada.Accordingly, a group of over 30 clinician researchers from across Canada, known as the Canadian Cardiovascular Outcomes Research Team (CCORT), conducted a series of studies to evaluate recent national trends in cardiovascular care in Canada.The first three studies from this initiative were published recently, with additional studies nearing completion (Jackevicius et al. 2009;Lee et al. 2009;Tu et al. 2009).Further information about these studies (including a PowerPoint slide collection) and CCORT is available at http:// www.ccort.ca/trends.aspx.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».