Ethnically specific norms for ventilatory function
Notice bibliographique
Résumé
Burney and Hooper1 recently explored the relationship between forced vital capacity (FVC) and subsequent mortality in Caucasians and African Americans aged 45–64 years from the Atherosclerosis Risk In Communities study. They found that compared with the Caucasians, the African Americans had lower age–height-adjusted FVC and higher age-adjusted mortality. Neither of these observations is novel (http://www.cdc.gov/nchs/data/databriefs/db64.pdf.)—indeed the first has led to the development of ethnic-specific spirometry norms such as the Global Lung Function Initiative equations.2 Burney and Hooper then predicted mortality in individuals, adjusting for FVC, ethnic group, age and other covariates. They developed three distinct models, using (i) raw FVC, (ii) percent predicted FVC (FVC%) based on NHANES reference equations for Caucasians, and (iii) FVC% based on NHANES ethnic-specific equations. The results for models (i) and (ii) showed no ethnic group differences in mortality, whereas model (iii) showed highly significantly greater mortality in the African Americans. These results led the authors to conclude that the use of ethnic-specific ventilatory function reference equations is inappropriate for assessing prognosis.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».