Notice bibliographique
Résumé
Smoking is the single most important causal risk factor for COPD. The public health campaigns and policies have worked to reduce smoking rates by over 50% since those of the 1970s and are now at an all-time low in the UK,1 Canada and throughout most of the western world. Yet, curiously and paradoxically, the burden of COPD (as measured by its prevalence, hospitalisation and mortality rate) is at an all-time high in these countries, and over the next 20 years, the burden of COPD is expected to more than double.2 Why? The answer is a simple math issue related to ageing. Most industrialised countries of the world are getting older and, unquestionably, COPD is an age-related disorder. Whereas COPD is almost unheard of in individuals less than 40 years of age (even among heavy smokers), 1 in 10 lifetime never-smokers and 1 in 3 develop COPD by age 75.3 This notion of accelerated ageing of COPD is supported by animal models, which demonstrate premature appearance of emphysematous lungs in mice, which have genetically altered age-related pathways (eg, Klotho mice).4 Physiologically, ageing can be defined as the progressive decline in homeostasis and loss of tissue and organ functions over time.5 Ageing is a risk factor for many (non-communicable) chronic conditions beyond COPD including cancer, congestive heart failure, dementia, diabetes and osteoarthritis.5 The aetiology of ageing is unknown, but the most popular theory involves accumulation of reactive oxygen species (ROS) related to excess oxidative stress.6 At a cellular level, ageing manifests as an irreversible loss of proliferative capacity of viable mitotic cells, termed cellular senescence. Unlike apoptotic cells, senescent cells remain metabolically active and display a senescence-associated secretory phenotype characterised by the production of proinflammatory cytokines such as interleukin (IL)-6, IL-8 and matrix metalloproteinases (MMPs).7 …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».