Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the relationship between atmospheric pollution and emergency hospital admission for asthma among children resident in Turin in the period 1997-1999, using a case-control design. On the basis of the primary diagnosis, pediatric patients (< 15 years old) resident in Turin and admitted for asthma were defined as cases (n(1) = 1,060); age-matched patients admitted for causes other than respiratory diseases or heart diseases were defined as controls (n(2) = 25,523). Nitrogen dioxide (NO(2) in microg/m(3)) and total suspended particulates (TSP in microg/m(3)) were considered as indicators of urban air pollution; sex and age of patient, seasonality, temperature, humidity, solar radiation, and day of admission were considered as principal confounders. Statistical analyses were performed using simple and multiple logistic regression models; the association between emergency admission for asthma and exposure was shown as percentage of risk modification for a 10 microg/m(3) increment of exposure to each pollutant and relative 95% confidence interval. The number of emergency admissions for respiratory causes rose significantly with increased exposure to each pollutant: 2.8% (95% CI, 0.7-4.9%) and 1.8% (95% CI, 0.3-3.2) for a 10 microg/m(3) increment of exposure to NO(2) and TSP, respectively. A significant association was found between increased number of hospital emergency admissions for respiratory causes and exposure to principal urban pollutants in Turin. The study confirms the results reported for other Italian and European cities, using a case-control design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».