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Enregistrement W2915077302 · doi:10.1513/annalsats.201802-078oc

Asthma and Chronic Obstructive Pulmonary Disease Overlap in Women. Incidence and Risk Factors

2018· article· en· W2915077302 sur OpenAlexaffabout
Teresa To, Jingqin Zhu, Natasha Gray, Laura Y. Feldman, Paul J. Villeneuve, Christopher Licskai, Andrea S. Gershon, Anthony B. Miller

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreWestern UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationSunnybrook Health Science CentreCarleton UniversityPublic Health OntarioHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaCOPDIncidence (geometry)Body mass indexEnvironmental healthPopulationRisk factorPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Women with asthma are at a high risk of developing chronic obstructive pulmonary disease (COPD) or asthma and COPD overlap syndrome (ACOS) as they age, which is a condition associated with a high mortality rate, low quality of life, and high healthcare costs. However, factors influencing the development of ACOS remain unclear. OBJECTIVES: To quantify the risk of developing COPD in women in Ontario with asthma and identify factors that are associated with increased risk. METHODS: Data for women in Ontario with asthma who participated in the Canadian National Breast Screening Study from 1980 to 1985 were linked to health administrative databases, and participants were followed from 1992 to 2015. A competing risks survival model was used to measure the associations between sociodemographic, lifestyle, and environmental risk factors and time to COPD incidence, accounting for death as a competing risk. RESULTS: A total of 4,051 women with asthma were included in the study, of whom 1,701 (42.0%) developed COPD. The mean age at the study end date was 79 years. Low education, high body mass index, rurality, and high levels of cigarette smoking were associated with ACOS incidence, whereas exposure to fine particulate matter, a major air pollutant, was not. CONCLUSIONS: Individual risk factors appear to play a more significant role in the development of ACOS in women than environmental factors, such as air pollution. Prevention strategies targeting health promotion and education may have the potential to reduce ACOS incidence in this population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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