Associations of Childhood Eczema Severity: A US Population-Based Study
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.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».