Risk factors for COPD spirometrically defined from the lower limit of normal in the BOLD project
Notice bibliographique
Résumé
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is predicted to become the third most common cause of death and disability worldwide by 2020. The prevalence of COPD defined by the lower limit of normal was estimated using high-quality spirometry in surveys of 14 populations aged ≥ 40 yrs. The strength and consistency of associations were assessed using random effects meta-analysis. Pack-years of smoking were associated with risk of COPD at each site. After adjusting for this effect, we still observed significant associations of COPD risk with age (OR 1.52 for a 10 yr age difference, 95% CI 1.35-1.71), body mass index in obese compared with normal weight (OR 0.50, 95% CI 0.37-0.67), level of education completed (OR 0.76, 95% CI 0.67-0.87), hospitalisation with a respiratory problem before age 10 yrs (OR 2.35, 95% CI 1.42-3.91), passive cigarette smoke exposure (OR 1.24, 95% CI 1.05-1.47), tuberculosis (OR 1.78, 95%CI 1.17-2.72) and a family history of COPD (OR 1.50, 95% CI 1.19-1.90). Although smoking is the most important risk factor for COPD, other risk factors are also important. More research is required to elucidate relevant risk factors in low- and middle-income countries where the greatest impact of COPD will occur.
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
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».