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Enregistrement W2415175064 · doi:10.1155/2016/7947198

Sleep in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Evidence Gaps and Challenges

2016· review· en· W2415175064 sur OpenAlexaff
Rachel Jen, Yanru Li, Robert L. Owens, Atul Malhotra

Notice bibliographique

RevueCanadian Respiratory Journal · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineCOPDObstructive sleep apneaPulmonary diseaseEpidemiologyDiseaseIntensive care medicineSleep apneaPopulationSleep (system call)Overlap syndromeEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) prevalence is rising to epidemic proportions due to historical smoking trends, the aging of the population, and air pollution. Although blaming the victims has been common in COPD, the majority of COPD worldwide is now thought to be nonsmoking related, that is, caused by air pollution and cookstove exposure. It is increasingly appreciated that subjective and objective sleep disturbances are common in COPD, although strong epidemiological data are lacking. People with obstructive sleep apnea (OSA) plus COPD (the so-called overlap syndrome) have a high risk of cardiovascular death, although again mechanisms are unknown and untested. This review aims to draw attention to the problem of sleep in COPD, to encourage clinicians to ask their patients about symptoms, and to stimulate further research in this area given the large burden of the disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations45
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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