Traffic-Related Air Pollution and Otitis Media
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Otitis media is one of the most common infections in young children. Although exposure to environmental tobacco smoke is a known risk factor associated with otitis media, little information is available regarding the potential association with air pollution. OBJECTIVE: We set out to study the relationship between exposure to traffic-related air pollution and otitis media in two birth cohorts. METHODS: Individual estimates of outdoor concentrations of traffic-related air pollutants-nitrogen dioxide, fine particles [particulate matter with aerodynamic diameters </= 2.5 microm (PM2.5)], and elemental carbon-were calculated for home addresses of approximately 3,700 and 650 infants from birth cohort studies in the Netherlands and Germany, respectively. Air pollution exposure was analyzed in relation to physician diagnosis of otitis media in the first 2 years of life. RESULTS: Odds ratios (adjusted for known major risk factors) for otitis media indicated positive associations with traffic-related air pollutants. An increase in 3 microg/m3 PM2.5, 0.5 microg/m3 elemental carbon, and 10 microg/m3 NO2 was associated with odds ratios of 1.13 (95% confidence interval, 1.00-1.27) , 1.10 (1.00-1.22) , and 1.14 (1.03-1.27) in the Netherlands and 1.24 (0.84-1.83) , 1.10 (0.86-1.41) , and 1.14 (0.87-1.49) in Germany, respectively. CONCLUSIONS: These findings indicate an association between exposure to traffic-related air pollutants and the incidence of otitis media. Given the ubiquitous nature of air pollution exposure and the importance of otitis media to children's health, these findings have significant public health implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».