Impact of asthma education and/or specialized asthma care on subsequent morbidity in asthmatic children
Bibliographic record
Abstract
Introduction: Des essais cliniques randomisés ont démontré que l'éducation sur l'asthme, sans ou avec un suivi médical, réduit le risque de visites à l’urgence subséquentes. Toutefois, l'éducation sur l'asthme et le suivi médical spécialisé sont souvent offerts dans des contextes différents, ce qui rend difficile l’implémentation en pratique clinique. Objectifs: Chez les enfants référés au Centre d’enseignement sur l’asthme (CEA) suite à une visite à l’urgence pour asthme, l’objectif principal est d’évaluer l’impact réel individuel et combiné d’une visite au CEA et d’un suivi médical spécialisé (SMS) sur une visite à l’urgence subséquente pour l’asthme au cours de l’année suivante. Méthodes: Étude de cohorte rétrospective d’enfants référés au CEA dans l’année suivant une visite à l’urgence pour l’asthme. Le délai jusqu’à la visite subséquente à l’urgence pour asthme a été analysé par un modèle à risques proportionnels de Cox avec les variables d’exposition (CEA et SMS) variant dans le temps. Résultats: Comparativement aux enfants qui n’ont reçu aucune exposition, ceux qui ont effectué une visite au CEA seulement [Hazard Ratio (HR) =0.68, IC 95% 0.53-0.86] ou avec un SMS (HR=0.43, IC 95% 0.34-0.53) ont eu un risque instantané moins élevé d’une visite à l’urgence subséquente. Une visite au SMS seule n’a pas d’effet statistiquement significatif. Conclusion: Dans une cohorte d’enfants référés au CEA suite à une visite à l’urgence pour l’asthme, le fait de recevoir l’éducation sur l’asthme avec ou sans suivi spécialisé est associé à une protection contre une visite subséquente à l’urgence.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".