The influence of ambient coarse particulate matter on asthma hospitalization in children: case-crossover and time-series analyses.
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In this study, we used both case-crossover and time-series analyses to assess the associations between size-fractionated particulate matter and asthma hospitalization among children 6-12 years old living in Toronto between 1981 and 1993. Specifically, we used exposures averaged over periods varying from 1 to 7 days to assess the effects of particulate matter on asthma hospitalization. We calculated estimates of the relative risk of asthma hospitalization adjusted for daily weather conditions (maximum and minimum temperatures, and average relative humidity) for an incremental exposure corresponding to the interquartile range in particulate matter. Both bidirectional case-crossover and time-series analyses revealed that coarse particulate matter (PM10-2.5) averaged over 5-6 days was significantly associated with asthma hospitalization in both males and females. The magnitude of this effect appeared to increase with increasing number of days of exposure averaging for most models, with the relative risk estimates stabilizing at about 6 days. Using a bidirectional case-crossover analysis, the estimated relative risks were 1.14 [95% confidence interval (CI), 1.02, 1.28] for males and 1.18 (95% CI, 1.02, 1.36) for females, for an increment of 8.4 microg/m(3) in 6-day averages of PM10-2.5. The corresponding relative risk estimates were 1.10 and 1.18, respectively, when we used time-series analysis. The effect of PM10-2.5 remained positive after adjustment for the effects of the gaseous pollutants carbon monoxide (CO), nitrogen dioxide (NO2), sulfur dioxide (SO2), and ozone (O3). We did not find significant effects of fine particulate matter (PM2.5) or of thoracic particulate matter (PM10) on asthma hospitalizations using either of these two analytic approaches. For the most part, relative risk estimates from the unidirectional case-crossover analysis were more pronounced compared with both bidirectional case-crossover and time-series analyses.
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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) | 0,001 | 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 découle