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Enregistrement W4385582785 · doi:10.1016/j.cjco.2023.07.013

The Canadian Women’s Heart Health Alliance ATLAS on the Epidemiology, Diagnosis, and Management of Cardiovascular Disease in Women — Chapter 7: Sex, Gender, and the Social Determinants of Health

2023· article· en· W4385582785 sur OpenAlexafffundabout
Colleen M. Norris, Kerri‐Anne Mullen, Heather J.A. Foulds, Shahin Jaffer, Kara Nerenberg, Martha Gulati, Nazli Parast, Nicole L. Tegg, Christine A. Gonsalves, Jasmine Grewal, Donna Hart, Anna Levinsson, Sharon L. Mulvagh

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of OttawaUniversity of CalgaryUniversité de MontréalLaurentian UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa Heart Institute FoundationUniversity of OttawaUniversity of Calgary
Mots-clésPsychosocialDiseaseSociocultural evolutionMedicineSocial determinants of healthGerontologyEpidemiologyRace and healthHealth careHealth equityPublic healthPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women vs men have major differences in terms of risk-factor profiles, social and environmental factors, clinical presentation, diagnosis, and treatment of cardiovascular disease. Women are more likely than men to experience health issues that are complex and multifactorial, often relating to disparities in access to care, risk-factor prevalence, sex-based biological differences, gender-related factors, and sociocultural factors. Furthermore, awareness of the intersectional nature and relationship of sociocultural determinants of health, including sex and gender factors, that influence access to care and health outcomes for women with cardiovascular disease remains elusive. This review summarizes literature that reports on under-recognized sex- and gender-related risk factors that intersect with psychosocial, economic, and cultural factors in the diagnosis, treatment, and outcomes of women's cardiovascular health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0140,019
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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