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Enregistrement W3192155891 · doi:10.1186/1472-6874-4-s1-s15

Cardiovascular Disease

2004· article· en· W3192155891 sur OpenAlexaffabout
Sherry L. Grace, Rick Fry, Angela M. Cheung, Donna E. Stewart

Notice bibliographique

RevueBMC Women s Health · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensHealth CanadaUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusMyocardial infarctionBlood pressureDepression (economics)DiseaseCoronary artery diseaseMenopauseIncidence (geometry)Cause of deathEpidemiologyMortality rateInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HEALTH ISSUE: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in Canadian women and men. In general, women present with a wider range of symptoms, are more likely to delay seeking medial care and are less likely to be investigated and treated with evidence-based medications, angioplasty or coronary artery bypass graft than men. KEY FINDINGS: In 1998, 78,964 Canadians died from CVD, almost half (39,197) were women. Acute myocardial infarction, which increases significantly after menopause, was the leading cause of death among women.Cardiovascular disease accounted for 21% of all hospital admissions for Canadian women over age 50 in 1999. Admissions to hospital for ischemic heart disease were more frequent for men, but the mean length of hospital stay was longer for women.Mean blood pressure increases with age in both men and women. After age 65, however, high blood pressure is more common among Canadian women. More than one-third of postmenopausal Canadian women have hypertension.Diabetes increases the mortality and morbidity associated with CVD in women more than it does in men. Depression also contributes to the incidence and recovery from CVD, particularly for women who experience twice the rate of depression as men. DATA GAPS AND RECOMMENDATIONS: CVD needs to be recognized as a woman's health issue given Canadian mortality projections (particularly heart failure). Health professionals should be trained to screen, track, and address CVD risk factors among women, including hypertension, elevated lipid levels, smoking, physical inactivity, depression, diabetes and low socio-economic status.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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