Associations of Childhood Eczema Severity: A US Population-Based Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the predictors of eczema severity in the US population. OBJECTIVES: We sought to determine the distribution and associations of childhood eczema severity in the United States. METHODS: We analyzed the data from the 2007 National Survey of Children's Health, a prospective questionnaire-based study of a nationally representative sample of 91,642 children (range, 0-17 years). RESULTS: The prevalence of childhood eczema was 12.97% (95% confidence interval [95% CI], 12.42-13.53); 67.0% (95% CI, 64.8-69.2) had mild disease, 26.0% (95% CI, 23.9-28.1) had moderate disease, and 7.0% (95% CI, 5.8-8.3) had severe disease. There was significant statewide variation of the distribution of eczema severity (Rao-Scott χ, P = 0.004), with highest rates of severe disease in Mid-Atlantic and Midwestern states. In univariate models, eczema severity was increased with older age, African American and Hispanic race/ethnicity, lower household income, oldest child in the family, home with a single mother, lower paternal/maternal education level, maternal general health, maternal/paternal emotional health, dilapidated housing, and garbage on the streets. In multivariate survey logistic regression models using stepwise and backward selection, moderate-to-severe eczema was associated with older age, lower household income, and fair or poor maternal health but inversely associated with birthplace outside the United States. CONCLUSIONS: These data indicate that environmental and/or lifestyle factors play an important role in eczema severity.
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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 | 0,000 |
| 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 découle