Intracranial Artery Stenosis in Young Men Related to Habitual Periodic Cigarette Smoking in a Closed Space: Could It Be a New Syndrome?
Notice bibliographique
Résumé
Cerebrovascular disease (stroke) is decreasing in tendency and is the 4th leading cause of death in 2020 in Korea, after cancer, cardiac disease, and pneumonia, which are all increasing in tendency.1 Racial differences between Asians and Caucasians have been suggested to explain the distribution of cerebral atherosclerosis. 2 Angiographic and autopsy studies in stroke patients have shown that Asians tend to have more intracranial vascular occlusions, whereas whites tend to have more extracranial lesions.This difference tends to be more definite and statistically significant when a single severe stenosis is present.2 Cigarette smoking (CS) is a major risk factor for cerebral atherosclerotic disease.Intracranial atherosclerotic stenosis is thought to be more prevalent among young smokers with angiographically-confirmed symptomatic severe atherosclerotic stenosis.3 The overall smoking rate in Korea was 20.6% in 2020 and has continuously decreased in tendency year by year.4 Males showed a much higher rate of 34.0% than females (6.6%) in 2020.Younger males with 19-49 years of age showed a higher smoking rate, revealing that the forties showed the highest smoking rate, and then a decreasing tendency in even older males.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».