The burden of asthma in Canadian children and adolescents of South Asian descent
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of asthma and wheezing symptoms vary greatly geographically and between different ethnic groups. We aim to compare asthma prevalence in South Asian Canadians (SAC), the general Canadian population (GCP) and a population in South Asia (SA). We hypothesize the prevalence of asthma in SAC group to be smaller than the prevalence in the GCP group, but greater than the prevalence in the SA group. Data from the International Study for Asthma and Allergies in Childhood (ISAAC) were analyzed from 5 centers in Canada. A validated surname algorithm based on 200 known South Asian surnames was used to determine ethnicity. We then compared the prevalence of asthma and wheezing ever and exercise induced wheezing in the last 12 months among the South Asians to the prevalence in the general population, and the published prevalence of asthma from the ISAAC survey conducted in SA. The prevalence of South Asian children was 0.59 and 1.39% respectively among children (6-7 years) and adolescents (13-14 years). For school children the prevalence of asthma, and wheezing was similar in the SAC group (22%) compared to the GCP group (18.6%), and much higher than that observed for the ISAAC survey conducted in SA (3.7%). For adolescents we observed similar results (17.2%, 22.6%, 4.5%). This study shows no differences in asthma prevalence between South Asians and the general Canadian population. However, the proportion of South Asian children and adolescents in the Canadian ISAAC study is smaller than the proportion in the Canadian population. Nonetheless, the prevalence of asthma in South Asians living in Canada was more than double that observed using the same survey in South Asia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».