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Enregistrement W2108882084 · doi:10.1093/aje/kwg143

Risk Factors for Acute Respiratory Tract Infections in Young Greenlandic Children

2003· article· en· W2108882084 sur OpenAlexaboutno aff
Anders Koch

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePediatric health and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespiratory tract infectionsMedicineRespiratory tractRespiratory systemPediatricsIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute respiratory infections cause considerable morbidity among Inuit children, but there is very little information on the risk factors for these infections in this population. To identify such factors, the authors performed a prospective community-based study of acute respiratory infections in an open cohort of 288 children aged 0-2 years in the town of Sisimiut, Greenland. Between July 1996 and August 1998, children were monitored weekly, and episodes of upper and lower respiratory tract infections were registered. Risk factor analyses were carried out using a multivariate Poisson regression model adjusted for age. Risk factors for upper respiratory tract infections included attending a child-care center (relative risk = 1.7 compared with home care) and sharing a bedroom with adults (relative risk = 2.5 for one adult and 3.1 for two adults). Risk factors for lower respiratory tract infections included being a boy (relative risk = 1.5), attending a child-care center (relative risk = 3.3), exposure to passive smoking (relative risk = 2.1), and sharing a bedroom with children aged 0-5 years (relative risk = 2.0 for two other children). Breastfeeding tended to be protective for lower respiratory tract infections. The population-attributable risk of lower respiratory tract infections associated with passive smoking and child-care centers was 47% and 48%, respectively. The incidence of acute respiratory infections among Inuit children may be reduced substantially through public health measures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,388 · 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

Citations154
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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