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Enregistrement W2048890765 · doi:10.1001/archpedi.159.5.450

Screening for Children’s Exposure to Environmental Tobacco Smoke in a Pediatric Primary Care Setting

2005· article· en· W2048890765 sur OpenAlexaff
Judith A. Groner, Stacy Hoshaw‐Woodard, Gideon Koren, Julia Klein, Robert G. Castile

Notice bibliographique

RevueArchives of Pediatrics and Adolescent Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCotinineTobacco smokeMedicineNicotineEnvironmental healthSmokeSecondhand smokePediatricsPassive smokingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The American Academy of Pediatrics (Elk Grove Village, Ill) has recommended that pediatricians assess their patients' environmental tobacco smoke (ETS) exposure, but the specific questions most likely to identify children with high ETS exposure are not known. Cotinine is a nicotine metabolite, present in hair, that can be used to quantify months of ETS exposure. OBJECTIVE: To develop a brief screening tool that will accurately predict ETS exposure as defined by child hair cotinine level. METHODS: We compared the performance of a series of easily administered screening questions regarding home ETS exposure to child hair cotinine levels. Subjects were a convenience sample of healthy children aged 2 weeks to 3 years of both self-reported smokers and nonsmokers. RESULTS: Hair samples and questionnaire data were obtained from 291 children. Based on clinical applicability and statistical significance, 3 questions ("Does the mother smoke?", "Do others smoke?", and "Do others smoke inside?") were selected as a valid screening tool to determine children's ETS exposure risk. Maternal report of smoking outside only or smoking few cigarettes per day had no impact on child hair cotinine levels. CONCLUSIONS: It was possible to derive a simple, specific, and valid screening tool that can be used in pediatric offices to identify children at risk for ETS exposure. Further research is needed to test this tool prospectively.

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)0,000
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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations39
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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