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Enregistrement W2052251674 · doi:10.1002/art.38552

A131: Associations of Short–Term Pollution Exposures With Childhood Autoimmune Disease

2014· article· en· W2052251674 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Zeft, C. Arden Pope

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)Environmental healthPollutionDiseaseMedicineImmunologyBiologyInternal medicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Purpose: Fine particulate matter (aerodynamic diameter less than or equal to a 2.5–mm cut point, PM2.5) is a measurable component of ambient urban pollution. Our preliminary data suggests that short‐term PM2.5 exposures are associated with the clinical presentation of Juvenile idiopathic Arthritis (JIA) in young children (). In this EPA funded project, we are further testing the hypothesis that clinical autoimmune disease presentation and exacerbation is associated with exposures to short–term pollution, focusing on PM2.5. We are establishing associations between short–term PM2.5 exposure and the clinical onset of systemic onset Juvenile Idiopathic Arthritics (soJIA) and Kawasaki Disease (KD) and the clinical exacerbation of Henoch Schonlein Purpura (HSP). Methods: Cases are from existing physician operated SoJIA and KD datasets diagnosed in United States and Canadian metropolitan regions. Cases of HSP arise from a US national hospital database (Children's Hospital Association). The study utilizes a case–crossover study design to define associations of short‐term PM2.5 with the event dates of symptom onset of soJIA and KD (fever onset) and of hospitalization for HSP exacerbation from metropolitan regions, stratified by parameters of disease activity. Results: We have assembled PM2.5 exposure measurements from urban monitors and have carefully imputed PM2.5 to provide day–to–day temporal variability and resolution for reliable time series indexes of pollution exposures for each metropolitan area (Philadelphia, Boston, Toronto, Chicago, Atlanta, Cincinnati, San Diego, Salt Lake City, Denver, Cleveland). To date, case–crossover analysis results establishing risk of the event dates of clinical symptom onset and hospitalization exacerbation for the pediatric rheumatic diseases under study are preliminary. Conclusion: Well–constructed, environmental epidemiology studies examining the triggers of disease onset and exacerbation in pediatric rheumatic diseases are few and far between. Findings from this Environmental Protection Agency funded project will have a significant impact on the field of particulate induced environmental epidemiology research of autoimmune disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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