Notice bibliographique
Résumé
India is the home of nearly 20% of the global population with 1.35 billion people. Of all non-communicable diseases, allergic diseases such as allergic rhinitis (AR) and asthma appear to have increased in India over the past decades. Approximately 22% of adolescents currently suffer from AR in India. However, owing to the lack of adequate epidemiological studies in India, particularly in rural and suburban areas, this number may misrepresent the true burden of this disease. While the risk factors for AR are mainly environmental exposures or genetic factors, several new environmental, social, and behavioural risk factors such as the presence of dumpsters near residences, movement of vehicles near homes, and exposure to artificial light at night have been found to be associated with AR. However, despite international guidelines, the diagnosis and management of AR in India are often suboptimal, for multiple reasons such as the lack of specialized training in allergy and immunology among Indian clinicians, the lack of diagnostic facilities, and the high cost of medications. This review aims at highlighting the current scenario of AR in India and how it differs from the rest of the world. It also highlights the need for developing a strategic approach to enhance the quality of care for allergic diseases by upgrading education and training for healthcare professionals, creating awareness among clinicians and patients, and involving stakeholders and policymakers in making treatments accessible and affordable to patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».