Aborder les troubles liés à la chaleur
Bibliographic record
Abstract
Objectif Décrire les troubles liés à la chaleur et présenter des stratégies de traitement en pratique familiale. Sources de l’information Une recension à l’aide des expressions MeSH en anglais heat-related illness et primary care a été effectuée dans PubMed. Les essais cliniques, les évaluations de la pratique et les revues systématiques ont été inclus dans la présente révision. Les listes de références ont été examinées pour trouver des articles additionnels. Message principal Les épisodes de canicule augmentent en fréquence en raison du changement climatique et peuvent directement causer un épuisement dû à la chaleur, un coup de chaleur ou la mort. L’exposition à la chaleur extrême peut aussi exacerber les problèmes de santé sous-jacents. Les patients peuvent être à risque accru d’un trouble lié à la chaleur à cause d’une sensibilité sous-jacente ou d’une plus grande exposition à la chaleur, ou encore en raison d’obstacles pour accéder aux ressources. Conclusion Les médecins de famille peuvent aider à prévenir les troubles liés à la chaleur en identifiant les patients qui sont à risque plus élevé et en plaidant en faveur d’interventions qui réduisent le risque de tels troubles.
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 | 0.006 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.009 |
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".