Fardeau de la comorbidité chez les patients asthmatiques traités en Colombie Britannique
Bibliographic record
Abstract
Résumé Jusqu’à maintenant, la prévalence des affections comorbides chez les patients asthmatiques a peu été étudiée. En utilisant des données administratives transversales de 1996-1997 fournies par les services de santé de la Colombie-Britannique , nous avons comparé cette prévalence avec celle de la population adulte en général, grâce à l’aide d’une méthode d’identification des affections comorbides normalisée, le système de classement des maladies Adjusted Clinical Group (ACG). Nous avons également dressé le portrait du fardeau de la comorbidité chez les enfants asthmatiques. Les adultes asthmatiques sont significativement plus à risque de présenter diverses affections comorbides, notamment des infections respiratoires, une rhinite allergique et huit affections chroniques ayant des répercussions importantes et une prévalence élevée (ACRIPE). Un adulte asthmatique sur quatre souffre de dépression, l’ACRIPE la plus fréquente. Le fardeau de la comorbidité est plus faible chez les enfants asthmatiques, mais 12,6 % sont atteints d’une affection chronique, stable ou non, l’ACRIPE la plus fréquente étant aussi la dépression. Le fardeau de la comorbidité chez les adultes asthmatiques est lourd et complexe, en particulier en ce qui a trait aux affections chroniques multiples. Nous traitons des conséquences de ce fardeau sur la planification et la prestation de services de santé.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".