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Enregistrement W2032933799 · doi:10.3109/02770900903301278

Gender-Related Interactive Effect of Smoking and Rural/Urban Living on Asthma Prevalence: A Longitudinal Canadian NPHS Study

2009· article· en· W2032933799 sur OpenAlexaffabout
Sunita Ghosh, Punam Pahwa, Donna Rennie, Bonnie Janzen

Notice bibliographique

RevueJournal of Asthma · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAlberta Cancer Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaGeeGeneralized estimating equationOdds ratioDemographyConfidence intervalLongitudinal studyOddsPopulation healthEnvironmental healthPopulationRural areaLogistic regressionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of passive smoking on asthma are well documented, however there is limited research conducted to study the relationship of asthma and smoking among adult populations. This article aims to investigate the gender differences when studying the relationship of asthma prevalence and smoking and further explore if rural/urban living affects the relationship over time. The longitudinal National Population Health Survey (NPHS) dataset was used. For analytic purposes five time periods were used. Generalized estimating equation (GEE) approach was used to obtain the odds ratios and 95% confidence intervals. A total of 11,223 participants ranging in age from 18 to 64; 5,382 men and 5,841 women, were included in the baseline time point (1994-1995). Rural/urban living for the present analysis was an effect modifier for the relationship of asthma prevalence and smoking, and this was true only for women. The results showed that female smokers and ex-smokers residing in rural locations were 1.4 times (95% CI: Rural Smokers = 1.02-1.94, and Rural Ex-smokers = 1.02-2.02) more likely to be diagnosed with asthma compared to non-smoking urban women. Results indicate that the combination of living in a rural area and smoking increases the risk of asthma prevalence among women but not among men.

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)0,001
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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