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Enregistrement W2171615199 · doi:10.25011/cim.v31i6.4926

Influence of obesity on the prevalence and clinical features of asthma

2008· article· en· W2171615199 sur OpenAlexaffvenue
Louis‐Philippe Boulet

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaObesityAdipokineObstructive sleep apneaLeptinAirwayInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity has been associated with an increased prevalence of asthma and poorer control of this disease. However, the mechanisms by which obesity can influence airway function and make asthma more difficult to control remain uncertain. The physiological changes associated with obesity can contribute to respiratory symptoms and these should be differentiated from those caused by asthma. Obesity can possibly influence the development of asthma through genetic, developmental, hormonal, neurogenic or mechanical influences. Breathing at low lung volumes and changes in the pattern of breathing in obese subjects may alter airway smooth muscle plasticity and airway function. The release by adipocytes of various cytokines and mediators such as Interleukin-6, TNF-alpha, eotaxin, and leptin, and the reduction of anti-inflammatory adipokines in obese subjects may possibly contribute to the development or increased clinical expression of asthma in promoting airway inflammation. Reduced asthma control and impaired response to asthma therapy have been reported in obese patients. Obesity-related co-morbidities such as Sleep Apnea and Gastro-esophageal reflux may also contribute to this poor control. Weight loss improves asthma control and reduces medication needs. Research is needed to better define the optimal management of obese asthmatic patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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