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Enregistrement W6906574559 · doi:10.17632/fs4kwd29gf.1

Romania rural health dataset 2015-2017

2021· dataset· en· W6906574559 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyslipidemiaObesityDiabetes mellitusDiseaseQuarter (Canadian coin)Stroke (engine)Rural areaPopulationRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Data from 2988 subjects were collected during health campaigns aimed at providing free medical care in rural, remote areas of Romania. Rural residents underwent medical examinations and blood tests, to evaluate the prevalence CVDs and of their major risk factors, i.e. hypertension (HT), obesity, smoking, diabetes, and dyslipidemia. The overall prevalence of CVD was 14%: coronary heart disease (9%), stroke (2.9%), peripheral artery disease (1.3%) and atrial fibrillation (3.2%). Prevalence of HT was unexpectedly high (72.8%) as was the proportion of newly diagnosed HT (33.3%). Of those aware, 65% were treated, but only 17.2% were on target. Other CV risk factors prevalence was: obesity (31.3%), diabetes mellitus (12.6%), dyslipidemia (64.7%) and smoking (16.2%). Obesity, smoking, and diabetes increased the likelihood of developing CVD by 1.7 times, with HT being the leading risk factor by 2.7-fold. The 10-year risk of a cardiovascular event (Framingham score) was high (over 20%) in one third of the subjects, while the risk of a fatal CV event in the following 10 years (SCORE) was above 5% in almost a quarter (22%) of the studied population. In this study, the first focusing on the health of the rural population in Romania, the prevalence of HT was unexpectedly high, as was the cardiovascular risk, pointing to the need of strategies to improve medical care. Methods Information regarding the health of rural residents was collected during campaigns organized by the “Doctors’ Caravan Association” - a non-governmental organization composed of physicians and medical students volunteering to travel to Romania’s rural regions and offer free medical services. The selection of the settlements was done according to the association’s objectives, aimed at providing basic medical care to people in rural areas with low accessibility to medical services. The study was conducted between 2015 and 2017 in 20 villages/small towns located mostly in the South and East of Romania. A total of 2988 patients were examined by the volunteering physicians. After obtaining an informed consent, blood tests were drawn from the inhabitants willing to be examined. The blood panel included a complete blood count, lipid profile (cholesterol, triglycerides, low density lipids), glucose and glycated hemoglobin, as well as markers for liver and kidney function (alanine transaminase and creatinine) and chronic hepatitis B and C markers. On a second visit, a team of medical doctors recorded a standardized medical history, measured the blood pressure (BP), performed a full physical exam and gave treatment recommendations based on the clinical findings and the laboratory tests.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,011

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,381 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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