Association Between Obesity and Eczema Prevalence, Severity and Poorer Health in US Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification of modifiable risk factors for the development of eczema is of major public health significance. OBJECTIVE: This study aimed to determine the effects of obesity in adolescence on the prevalence, severity, and quality of life of patients with eczema. METHODS: We used the 2007-2008 National Survey of Children's Health, including a nationally representative sample of 45,897 adolescents aged 10 to 17 years. Caregiver report of eczema, health status, height, weight, number of health conditions, use of health services, and sociodemographics were assessed. RESULTS: The prevalences of overweight (20.3% vs 15.4%) and obesity (16.8% vs 15.4%) were increased in adolescents with eczema compared with adolescents without eczema (Rao-Scott χ, P < 0.0001). A body mass index for-age-percentile (BMIP) of 50 to 94 (logistic regression, odds ratio [OR], 1.61 [95% confidence interval (CI), 1.32-1.97]) and greater than or equal to 95 (1.46 [1.15-1.86]) was associated with higher odds of eczema compared with 5% to 49%. Moderate to severe eczema was higher with BMIP of 50 to 94 (41.2%; OR, 2.46 [95% CI, 1.73-3.51]) and greater than or equal to 95 (45.7%; 2.95 [1.73-3.51]) compared with 5 to 49 (22.2%). There was a significant interaction between race/ethnicity and BMIP in multivariate regression models of eczema severity, such that BMIP remained significant in Hispanics (OR, 3.24 [95% CI, 1.56-6.71]), non-Hispanic whites (3.64 [1.93-6.84]), Asians (57.17 [4.02-813.10]), Pacific Islanders/Alaskan Natives (90,336.3 [11,963.80-682,111.0]), and multiracial/other (3.99 [1.23-12.98]) but not in non-Hispanic blacks (1.88 [0.91-3.91]) and American Indians (2.12 [0.11-42.33]). Obese adolescents with eczema had higher odds of having only good (OR, 2.67 [95% CI, 1.56-4.56]) or fair (2.60 [1.35-5.03]) health compared with excellent overall health, had higher number of chronic health conditions (34.6% vs 18.0% with ≥2 conditions; P ≤ 0.003), and used more health services than most children of the same age compared with nonobese children (31.2% vs 21.5%; P = 0.01). CONCLUSIONS: Obesity in adolescence is associated with increased eczema prevalence and severity, poorer overall health, and increased chronic health conditions and health care utilization.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».