ANALYSIS OF REPEATED CROSS-SECTIONAL SURVEYS, OF PRE-SCHOOL RESPIRATORY SYMPTOMS AND TRAFFIC-RELATED AIR POLLUTION
Notice bibliographique
Résumé
ISEE-135 Introduction: Traffic-related air pollution is associated with respiratory morbidity in school age children. However, there is very little information on the effects of this pollution on younger children, the age at which problems start and whether problems in early childhood persist in later life. Aim: To determine if estimates of PM10 exposure at the home address are associated with respiratory symptoms in young children and whether this association changes as the children get older. Methods: 4400 children were selected in a stratified random sample of local birth records and their parents were sent questionnaires in 1998 (children aged one to five), 2001 (aged four to eight) and again in 2003 (aged six to ten). The questionnaire asked about respiratory symptoms and relevant confounders. Logistic regression models were used to test the association between the respiratory symptoms and objective measures of exposure. The distance from home address to a major road (DHR) was used as a surrogate measure of PM10 exposure. Results: From Table 1 we can see that in all three studies cough without a cold has a significant association with DHR. Cough at night has a consistent association with DHR although this has declining significance due to falling power. Nasal symptoms are associated with DHR in all surveys. Wheeze was not significantly associated with DHR in any year. After adjusting for relevant confounders the results were largely unchanged.Table 1: Association between distance to a major road (per 100m) and chronic respiratory symptoms during the past 12 monthsDiscussion: Both cough and nasal symptoms have a significant association with an objective exposure to traffic related air pollution in pre-school children. This association persists through early childhood. This association is less clear for wheeze.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».