Notice bibliographique
Résumé
The increased prevalence of asthma over the past quarter century has become a major public health problem for the industrialized world. Asthma is a disease process which has a strong heritable component which is impacted by multiple environmental factors. Given the rapid increase in asthma prevalence, it is difficult to ascribe the change to a genetic alteration. Therefore, the focus for understanding the changing prevalence of asthma must be on environmental factors. This article reviews factors which may contribute, in whole or in part, to the development of the disease process. In questioning whether it is possible to prevent development of a disease (primary prevention), it is critical to understand these factors. The environment may even have an impact on the fetus during intrauterine life. There does appear to be a "window of opportunity" in early life where a variety of factors, including food and inhalant allergen exposure, exposure to pollutants, and infection with both viral and bacterial agents, may be important in initiating the development of asthma and allergy. Potential approaches to primary prevention of asthma and allergy must consider each of these important factors. Given that asthma is a multifactorial disease with both complex genetic and environmental components, it is unlikely that any single intervention will significantly decrease the prevalence of asthma.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».