Can epidemiological studies determine the productivity-related burden of COPD?
Notice bibliographique
Résumé
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is one of the leading causes of death around the world [1]. Chronic airflow obstruction (CAO), measured by spirometry, is the most commonly used objective characteristic of COPD [2]. Epidemiological research has provided researchers and clinicians with critical information about the burden of COPD and its risk factors; [3–9]; however, very few studies have investigated the productivity-related burden of COPD [10–12]. The Burden of Obstructive Lung Disease (BOLD) study is one of the best designed epidemiological studies investigating prevalence and risk factors for COPD, and has been vital in improving our understanding of COPD around the world [3, 13]. In this issue of the European Respiratory Journal , Grønseth et al. [14] estimate the association between CAO and unemployment at 26 BOLD sites. The study demonstrates that there is greater unemployment in participants with CAO, which was partially confounded by socioeconomic factors. Importantly, the study reports no association in low and middle income countries (LMIC), which emphasises the diversity of risk factors and burden of COPD in different parts of the world. The causal association between chronic airflow obstruction and unemployment is complex and requires further study
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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 | 0,050 | 0,296 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».