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Enregistrement W1895254297 · doi:10.1002/ppul.22903

The role of farm operational and rural environments as potential risk factors for pediatric asthma in rural Saskatchewan

2013· article· en· W1895254297 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca Barry, William Pickett, Donna Rennie, James A. Dosman, Punam Pahwa, Louise Hagel, Chandima Karunanayake, Joshua Lawson

Notice bibliographique

RevuePediatric Pulmonology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Saskatchewan
Mots-clésWheezeAsthmaMedicineResidenceEnvironmental healthLogistic regressionDemographyRural areaCross-sectional studyRisk factorPediatricsImmunologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Researchers have historically reported that farm children have a lower prevalence of asthma compared to more urban children. Potential explanations include theories surrounding differences in personal factors, access to health care, engagement in health risk behaviors, and differences in the environment. OBJECTIVE: The aims of this study were to: (1) confirm whether the prevalence of asthma varies between farm and small town status among children living in Saskatchewan; (2) identify risk and protective factors for asthma, and use this information to infer which of the above theories is most explanatory for any observed geographic variations in pediatric asthma. METHODS: Rural students (N = 2383, 42% participation rate) from the province of Saskatchewan participated in a 2011 cross-sectional study. Parents completed a survey that included questions about location of residence, respiratory symptoms, potential risk factors for respiratory disease, and exposures to farm activities. Multiple logistic regression was used to examine relations between respiratory outcomes (asthma, wheeze) with farm type and farm activities, while accounting for factors that may underlie such relations. RESULTS: Asthma and wheeze prevalence did not differ by residential status. Living on a grain farm (OR = 0.64, 95% CI = 0.43-0.96), cleaning or playing in pens (OR = 0.69, 95% CI = 0.46-1.02), filling grain bins (OR = 0.56, 95% CI = 0.32-0.96), and riding horses (OR = 0.65, 95% CI = 0.40-1.05) were protective factors for ever diagnosis with asthma. CONCLUSIONS: We identified a number of risk and protective factors for asthma and associated wheeze. This suggests the need to focus on specific environmental explanations to better understand previously observed associations between farm residential status and asthma.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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