A multi-national assessment of physicians’ perspectives on air pollution and respiratory health
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Air pollution is a major threat to human health, globally, but the awareness among physicians and the advice that they offer to patients remain poorly understood. Aims: To assess the perspectives of physicians specialized in general practice or pulmonology on the prevention and management of respiratory disease (RD) due to air pollution. Methods: A mixed-methods computer-assisted telephone interview among 600 purposively selected physicians in Brazil, Canada, China, France, Germany, India, Mexico, and the United States (USA). Results: Air pollution was recognized by 71% of physicians as a major risk factor to RD development, but education on air pollution was prioritized by 21%. Normal monitoring of respiratory health without preventative action for RD-susceptible patients was prioritized by 39% of physicians in China (figure 1). Compared to pulmonologists (92%), general practitioners (80%) were less confident in their knowledge of monitoring and management strategies (p<0.001). In qualitative responses, participants offered limited strategies (e.g., masks, ventilation) to monitor and minimize patients’ exposure to air pollutants. erj;66/suppl_69/OA5375/F1 F1 F1 Conclusions: To protect the respiratory health of all patients, general practitioners should improve their knowledge and confidence regarding strategies to educate patients on air pollution and help them implement comprehensive interventions appropriately addressing RD-risk.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».