Should COPD stand for “comorbidity-related obstructive pulmonary disease”?
Notice bibliographique
Résumé
The burden of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is enormous and growing. Currently, COPD affects 300 million people worldwide and kills more than 3 million people each year [1]. COPD exacts a large financial toll on society because it is the leading cause of hospitalisation in many jurisdictions in the Western world. In the USA, for example, which has a very robust population-based data, COPD accounts for 650 000 hospital admissions and 1.7 million emergency visits per year [2]. Because hospital-based care is very expensive, the costs of COPD care are staggering, estimated to be $101 billion per year in the USA [3]. These costs are expected to double over the next 10 years, owing largely to the ageing population. Regrettably, the current treatments for COPD are suboptimal and woefully inadequate to reduce the burden of COPD-related hospitalisations. Indeed, even with the “best” available therapies, one in 10 patients hospitalised with an acute exacerbation will die during their hospital stay and even among the “lucky” ones who survive, a majority will experience adverse effects related to corticosteroids, including hyperglycaemia, insomnia, hypertension and weight gain, and one in three patients will relapse, requiring another hospitalisation within 6 months of discharge [4]. These observations beg the question: why are COPD hospitalisations so difficult to treat and manage, and why are they associated with such poor health outcomes? There is a pressing need to diagnose and effectively treat comorbidities of COPD
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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 | 0,008 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».