Gene expression signature of the ageing lung: breathing new life into COPD
Notice bibliographique
Résumé
Due to consistently low birth rates and a higher life expectancy, countries within the European Union are transitioning to a much older population structure.1 The average number of older persons in the total population will increase significantly in the coming decade, as a large proportion of the post-war, baby-boom generation will reach retirement. Compared with generations prior, the ‘baby boomers’ were the most physically fit generation; however, they also grew up when smoking rates and exposure to secondhand smoke were at their peak.2 Tobacco use is a risk factor for six of the eight leading causes of death in the world including respiratory and cardiovascular diseases, stroke and cancer.2 Of these diseases, chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a major growing cause of morbidity and mortality3 with smoking and secondhand smoke exposure being the most important causative factors of the disease.3 In the European Union, the total direct costs of COPD account for 56% (€38.6 billion) of the total healthcare budget. As there is growing evidence that up to 50% of smokers will eventually develop COPD,4–6 the ageing ‘baby-boomer’ population will therefore have a significant effect on future healthcare demands.7 COPD is characterised by irreversible chronic airflow limitation that is caused by emphysematous destruction of lung elastic tissue and obstruction in the small airways due to occlusion of their lumen by inflammatory mucus exudates, narrowing and obliteration. In COPD, the airflow limitation measured by reduced forced expiratory volume in 1 s, progresses very slowly over time—potentially due to the high redundancy of small airway generations.8 9 Therefore, despite symptoms such as cough and phlegm being associated with susceptible smokers aged 20–44 years who will develop COPD, loss of lung function is …
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».