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Enregistrement W4410617323 · doi:10.3389/falgy.2025.1621332

Editorial: Preventing childhood asthma—the neglected impact of existing public health interventions

2025· editorial· en· W4410617323 sur OpenAlexaff
David M. Patrick, Stuart E. Turvey, Meghan B. Azad, Petra Zimmermann, Angela Dramowski, Hannah Lishman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Allergy · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of British ColumbiaBC Children's HospitalBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionAsthmaPublic health interventionsPublic healthMedicineEnvironmental healthPsychologyNursingImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asthma is the most prevalent chronic disease childhood in high income countries, with 41 prevalence rising steeply during the late 20 th century, a pattern now echoed in some middle-42 countries. ( This series provides a comprehensive introduction to experimental, population, cohort and 148 modelling studies in this key area. When considered in aggregate, the evidence points to a 149 significant potential to reduce the burden of atopic disease where it is possible to reduce 150 unnecessary antibiotic use and encourage human milk feeding for infants, alongside existing 151 evidence of the benefit of improved air quality. Antimicrobial resistance and optimal infant 152 nutrition are already sound reasons for such actions, but it now appears increasingly likely that 153 they may also have a sizable impact on the scale of atopic disease pandemics, morbidity and 154 costs. 155 156

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,318 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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