We must join forces in the battle against COPD
Notice bibliographique
Résumé
The recently published American Thoracic Society (ATS)/European Respiratory Society (ERS) statement on research questions in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) [1] is an excellent and extensive document. It will, without doubt, contribute to better understanding of COPD and hopefully direct research to important unmet needs. Our only disappointment is that the authors did not include significant representation from primary care or public health: disappointing because globally most people with COPD are diagnosed and managed in the community by primary care clinicians, and many of the unmet individual and population research needs can only be defined and answered by professionals working in these settings. Specialists and primary care physicians must join forces in the battle against COPD ! The contributors from the International Primary Care Respiratory Group are Vidal Barchilon (Facultad de Medicina de Cádiz, Cadiz, Spain), Andrew Cave (University of Alberta, Dept of Family Medicine, Alberta, Canada), Niels Chavannes (Leiden University Medical Center, Dept of Public Health and Primary Care, Leiden, the Netherlands), Javiera Inés Corbalán Pössel (Municipal Health Department, Providencia Municipality, Santiago de Chile, Chile), Jaime Correia de Sousa (Community Health, School of Health Sciences, University of Minho, Braga, Portugal), Sofia Dimopoulou (Kassandreia Primary Care Health Center, Chalkidiki, Greece), Pedro Fonte (University of Minho, School of Health Sciences, Braga, Portugal), Antonio Infantino (Società Italiana Interdisciplinare per le Cure Primarie, Bari, Italy), Rachel Jordan (University of Birmingham, Unit of Public Health, Epidemiology and Biostatistics, Birmingham, UK), Frank Kanniess (general practitioner, Reinfeld, Germany), Oleksii Korzh (Kharkiv Medical Academy of Postgraduate Education, Dept of General Practice–Family Medicine, Kharkiv, Ukraine), Karin Lisspers (Uppsala University, Department of Public Health and Caring Sciences, Uppsala, Sweden), Le AnPham (University of Medicine and Pharmacy, Centre for Training Family Medicine, Ho Chi Minh, Viet Nam), David Price (University of Aberdeen, Primary Care, Division of Applied Health Sciences, Aberdeen, UK), Sundeep Salvi (Chest Research Foundation, Pune, India), Aziz Sheikh (The University of Edinburgh, Usher Institute of Population Health Sciences and Informatics, Edinburgh, UK), Jiska Snoeck-Stroband (Leiden University Medical Center, Dept of Public Health and Primary Care, Leiden, the Netherlands), Mauricio Soto (Pontificia Universidad Católica de Chile, Department of Family Medicine, Santiago, Chile), Björn Ställberg (Uppsala University, Department of Public Health and Caring Sciences, Uppsala, Sweden), Tze LeeTan (National University of Singapore, Yong Loo Lin School of Medicine, Singapore), Mike Thomas (University of Southampton, Primary Care Research, Southampton, UK), Ioanna Tsiligianni (University of Crete, Clinic of Social and Family Medicine, Heraklion, Greece), Thys van der Molen (University Medical Center Groningen, Department of Primary Care Respiratory Medicine, Groningen, the Netherlands), Frederik van Gemert (University Medical Center Groningen, Groningen, the Netherlands), Kristine Whorlow (National Asthma Council Australia, South Melbourne, Australia), Barbara Yawn (University of Minnesota, Department of Family and Community Health, Minneapolis, MN, USA) and Osman Yusuf (The Allergy and Asthma Institute, Lahore, Pakistan).
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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 | 0,021 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,016 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,055 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,022 |
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 ».