Facteurs associés à un usage approprié des médicaments contre l'asthme chez les 12 à 45 ans
Notice bibliographique
Résumé
Les objectifs de cette étude étaient de décrire l'usage des médicaments contre l'asthme et d'identifier les facteurs associés à l'usage approprié de ces derniers chez des personnes asthmatiques âgées de 12 à 45 ans. Les données sur l'usage des médicaments et sur les diverses variables indépendantes ont été recueillies par questionnaire téléphonique. Des critères permettant de définir l'usage approprié des médicaments contre l'asthme ont été développés. Au total, 43 des 349 (12,3%) personnes interrogées avaient un usage approprié de leurs médicaments contre l'asthme. Cinq facteurs sont associés à l'usage approprié des médicaments contre l'asthme : avoir de bonnes connaissances sur ses médicaments, se percevoir en bonne santé, ne pas utiliser de chambre d'espacement, avoir rencontré un médecin spécialiste et avoir manqué de médicaments à cause d'un problème d'argent. Les recommandations de la conférence canadienne de consensus sur l'asthme ne sont pas adéquatement appliquées. Des interventions visant à améliorer les connaissances sur les médicaments et les soins aux personnes asthmatiques seraient nécessaires.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».