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Enregistrement W39042619 · doi:10.1371/journal.pgph.0003496

Innovations in visualization

2013· article· en· W39042619 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGraphics Interface · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceVisualizationFocus (optics)Information visualizationData scienceHuman–computer interactionWorld Wide WebEveryday lifeData visualizationInternet privacyMultimediaArtificial intelligenceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The burden of hypertension is increasing in many low- and middle-income countries, including Bangladesh, and a large proportion of Bangladeshi people seek healthcare from unqualified medical practitioners, such as paramedics, village doctors, and drug store salesmen; however, there has been limited investigation regarding diagnosis and care provided by qualified doctors. This study investigated the factors associated with hypertension diagnosis by qualified doctors (i.e., registered medically trained doctors or medical doctors with at least an MBBS degree) and how this diagnosis is related to hypertension-controlling advice and treatment among Bangladeshi adults. This cross-sectional study used data from Bangladesh Demographic and Health Survey 2017-18. After describing sample characteristics, we conducted simple and multivariable logistic regression analyses to investigate the associated factors and associations. Among 1710 participants (68.3% females, mean age: 50.1 (standard error: 0.43) years) with self-reported hypertension diagnosis, about 54.9% (95% confidence interval (CI): 51.8-58.0) had a diagnosis by qualified doctors. The following variables had significant associations with hypertension diagnoses from qualified doctors: 40-54- or 55-year-olds/above (ref: 18-29-year-olds), overweight/obesity (ref: not overweight/obese), college/above education (ref: no formal education), richest wealth quintile (ref: poorest), urban residence (ref: rural), and residence in Chittagong, Barisal, and Sylhet divisions (ref: Dhaka division). Lastly, compared to people who had not been diagnosed by qualified doctors, those with the diagnosis from qualified doctors had higher odds of receiving any hypertension-controlling advice and treatment, including drugs (1.73 (95% CI: 1.27-2.36), salt intake reduction (AOR: 2.36, 95% CI: 1.80-3.10), weight reduction (AOR: 2.58, 95% CI: 1.97-3.37), smoking cessation (AOR: 2.22, 95% CI: 1.66-2.96),), and exercise promotion (AOR: 2.34, 95% CI: 1.77-3.09). This study showed significant socioeconomic and rural-urban disparities regarding hypertension diagnosis from qualified doctors. Diagnosis by qualified doctors was also positively associated with receiving hypertension-controlling advice and treatment. Reducing these inequalities would be crucial to reducing the country's hypertension burden.

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.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,322
Écart entre enseignants0,294 · 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