Epidemiology of chronic respiratory diseases and associated factors in the adult Italian population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Detailed epidemiology of Chronic Respiratory Diseases (CRDs) and of their risk and protective factors is needed to plan preventive interventions to reduce the burden of CRDs on population health. This study determines the prevalence of doctor-diagnosed CRDs and its associated factors in the adult Italian population. Methods: Data was collected from adults participating in the ongoing cross-sectional Italian Behavioural Risk Factor Surveillance System (PASSI) between 2013 and 2015. Results: Among 108 705 respondents, 7.0% reported a CRD (3.4% asthma, 2.6% COPD, 1.0% Asthma-COPD Overlap Syndrome). Current smoking was more frequent in the group with CRD compared to those without (30.8% vs. 25.2%, P < 0.001), as was physical inactivity (41.9% vs. 36.4%, P 0.009) and overweight/obesity (52.4% vs. 41.4%, P 0.009). Adults with CRDs also reported appropriate perception of insufficient physical activity and excessive body weight, adopted protective behaviours and received preventive interventions more often than those without CRDs. Conclusions: Italian adults with CRDs are more likely to be exposed to aggravating factors but are also knowledgeable of their condition and amenable to behaviour change. Since effective interventions for modifying these factors are available, there is an opportunity to reduce the significant disease burden of CRDs through specifically targeted health promotion interventions.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».