Increased Effect of Obesity on Asthma in Adults with Low Household Income
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Both obesity and low income are risk factors of asthma and their joint effect on the disease has not been studied previously. OBJECTIVE: To examine the influence of obesity and household income and their joint effect on asthma. METHODS: The authors conducted an analysis based on data from 115,722 subjects 18+ years of age who participated in a national survey in 2005. Logistic regression analysis was used to adjust for covariates. The joint effect of household income and body mass index (BMI) on asthma was assessed on an additive scale. RESULTS: Obesity associated with an increased risk of asthma was significant in all income categories in women but was only significant in the low-income group in men. A stronger association between obesity and asthma was observed in low- than in high-income families. For men and women combined, the adjusted odds ratio for those with a BMI value of 35 kg/m(2) or more versus those with a BMI less than 25 kg/m(2) was 2.01 in the low-household income group compared with only 1.47 in the high-income group. The corresponding adjusted relative excess risk of interaction was 1.50 (95% confidence interval [CI]: 0.88, 1.65) for men and women combined and was 2.73 (95% CI: 1.50, 5.39) for women. CONCLUSION: These data suggested an interactive effect of obesity and low-household income on the prevalence of asthma.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».