Facteurs associés à un usage approprié des médicaments contre l'asthme chez les 12 à 45 ans
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| 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 | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".