Increased risk of respiratory illness associated with kerosene fuel use among women and children in urban Bangalore, India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kerosene is a widely used cooking and lighting fuel in developing countries. The potential respiratory health effects of cooking with kerosene relative to cooking with cleaner fuels such as liquefied petroleum gas (LPG) have not been well characterised. METHODS: We sampled 600 households from six urban neighbourhoods in Bangalore, India. Each household's primary cook, usually the woman of the house, was interviewed to collect information on current domestic fuel use and whether there was any presence of respiratory symptoms or illness in her or in the children in the household. Our analysis was limited to 547 adult females (ages 18-85) and 845 children (ages 0-17) in households exclusively cooking with either kerosene or LPG. We investigated the associations between kerosene use and the likelihood of having respiratory symptoms or illness using multivariate logistic regression models. RESULTS: Among adult women, cooking with kerosene was associated with cough (OR=1.88; 95% CI 1.19 to 2.99), bronchitis (OR=1.54; 95% CI 1.00 to 2.37), phlegm (OR=1.51; 95% CI 0.98 to 2.33) and chest illness (OR=1.61; 95% CI 1.02 to 2.53), relative to cooking with LPG in the multivariate models. Among children, living in a household cooking with kerosene was associated with bronchitis (OR=1.91; 95% CI 1.17 to 3.13), phlegm (OR=2.020; 95% CI 1.29 to 3.74) and chest illness (OR=1.70; 95% CI 0.99 to 2.90) after adjusting for other covariates. We also found associations between kerosene use and wheezing, difficulty breathing and asthma in adults and cough and wheezing in children, though these associations were not statistically significant. CONCLUSIONS: Women and children in households cooking with kerosene were more likely to have respiratory symptoms and illnesses compared with those in households cooking with LPG. Transitioning from kerosene to LPG for cooking may improve respiratory health among adult women and children in this population.
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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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».