Tracing risk of multiple cardiovascular diseases to smoking-related genes
Notice bibliographique
Résumé
This editorial refers to ‘Genetic predisposition to smoking in relation to 14 cardiovascular diseases in UK Biobank’†, by S.C. Larsson et al., on page 3304. Smoking is globally the number one avoidable health threat.1 In Europe, ∼25% of all cardiovascular deaths are secondary to smoking (and ∼40% of all fatal cancer cases).1 The prevalence of daily smoking is as low as 9% in people living in Uzbekistan and as high as 38% in Montenegro, with most countries ranging between 20% and 30%.1 In Eastern European countries, smoking is predominantly affecting men, whereas in Western Europe there is little difference between genders. While these numbers are alarming, there is also some good news. The prevalence of smoking in Europe is declining at a rate of ∼1.5% per year and, in particular, the numbers of children smoking at the ages of between 11 and 15 years has decreased substantially from 32% to 16% over the last 15 years.1 These positive trends reflect broad acceptance of the harmful effects of smoking and subsequent political measures to discourage smoking. However, has enough been done to become tobacco-free societies within 20 years as has been announced by Ireland, the UK (Scotland), Finland, and The Netherlands?1 And why doesn’t every European country share this vision?
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».