Chronic Disease
Notice bibliographique
Résumé
Eighty percent of global deaths from heart disease, stroke, cancer, and other chronic diseases occur in low- and middle-income countries. This chapter discusses priorities for control of these chronic diseases as an input into the 2012 Copenhagen Consensus. This chapter and the accompanying Chapter 7 on infectious disease control build on the results of the 2008 Copenhagen Consensus chapter on disease control (Jamison et al ., 2008), and is best read as an extension of the latter chapter. This chapter also draws on the framework and findings of the Disease Control Priorities Project (DCP2). The DCP2 engaged over 350 authors and among its outputs were estimates of the cost-effectiveness of 315 interventions, including about 100 interventions for chronic diseases. These estimates vary a good deal in their thoroughness and in the extent to which they provide regionally-specific estimates of both cost and effectiveness. Taken as a whole, however, they represent a comprehensive canvas of chronic disease control opportunities. This chapter identifies five key priority interventions for chronic disease in developing countries which chiefly address heart attacks, strokes, cancer, and tobacco-related respiratory disease. These interventions are chosen from among many because of their cost-effectiveness, the size of the disease burden they address, their implementation ease, and other criteria. Separate but related 2008 Copenhagen Consensus chapters dealt with other major determinants of chronic diseases such as nutrition, (Behrman et al ., 2007), air pollution (Larsen et al ., 2008) and education (Orazem et al ., 2008). The health-related chapters for the 2012 Copenhagen Consensus focus on infectious diseases (Jamison et al ., 2012), sanitation and water (Rijsberman and Zwane, 2012), education (Orazem, 2012), hunger and undernutrition (Hoddinott et al ., 2012) and population growth (Kohler, 2012).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,027 |
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 ».