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Enregistrement W2404665424

Morbidity among airline pilots: the AMAS experience. Aviation Medicine Advisory Service.

2001· article· en· W2404665424 sur OpenAlexaboutno aff
Phillip E. Parker, Robert J. Stepp, Quay Snyder

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedical and Agricultural Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortAviationAviation medicinePopulationMedicineFamily medicineMedical diagnosisService (business)Military aviationEpidemiologyDemographyMedical emergencyEnvironmental healthBusinessEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Various cohort studies, military databases, and Federal Aviation Administration databases have characterized morbidity and disability in pilots. However, an overriding limitation of these studies is acquiring complete and accurate medical information from pilots with a profession, hobby, or aircraft investment to protect (6). The unique role of Aviation Medicine Advisory Service (AMAS) as pure pilot advocate with guaranteed patient confidentiality eliminates the aviator's need to conceal medical problems. Therefore, analyses of cases reported to AMAS might provide additional insight regarding the true prevalence of morbidity in airline pilots. METHODS: All AMAS cases of airline pilots and flight engineers from January 1996 through November 1999 were reviewed (n = 20,522). During that time, AMAS provided consultation to approximately 51 U.S. and Canadian airlines. Diagnoses were stratified by decades ranging from 20 to 69 yr of age. RESULTS: Notably, the five conditions most frequently inquired about at AMAS were similar to the major causes of long term disability found in a cohort of Air Canada pilots (5). Cardiovascular conditions accounted for almost 25% of the inquiries. However, the relative percentage especially in the older population was less than that reported previously. Interestingly, orthopedic and musculoskeletal cases (10-11%) rated second only to cardiovascular cases. CONCLUSIONS: These findings are limited by the inability to draw an exact reference population at risk, the use of proportional measures for description and the inherent difficulty in attempting to utilize an administrative index as an epidemiological tool. Further study addressing the impact of aviator nondisclosure of medical problems on the reported prevalence of disease among U.S. airline pilots may help target preventive efforts in the future.

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)0,005
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations12
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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