Predictors for wheezing phenotypes in the first decade of life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: This study examined prenatal, perinatal and early childhood predictors of wheezing phenotypes in the first decade of life. METHODS: Information on current wheezing, was collected prospectively from five surveys conducted every 2 years over the first decade of life. Five wheezing phenotypes were defined: non-wheezers, preschool, primary-school, intermittent and persistent wheezers. Logistic regression with adjustment for survey design was used to determine the predictors of wheezing phenotypes. RESULTS: Data on 2711 children were used in the analysis. Early respiratory infection, the child's allergy and parental asthma were significant risk factors for preschool, intermittent and persistent wheeze. The child's allergy and parental asthma had stronger associations with persistent wheeze than with preschool wheeze. Breastfeeding was a significant predictor of both preschool and intermittent wheezing. Daycare attendance was a risk factor for preschool wheeze but a protective factor for primary-school wheezing. Crowding at home was a protective factor for both preschool and primary-school wheeze. Parental smoking was a significant factor for preschool wheeze. CONCLUSION: This study identified different predictors for each wheezing phenotype with some degree of overlap. The observed differential effects for these conditions raises the possibility that there are different aetiologies for asthma among children.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».