Greenness and allergies: evidence of differential associations in two areas in Germany
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Positive greenness effects on health are increasingly reported, although studies on allergic outcomes remain limited and conflicting. We examined whether residential greenness is associated with childhood doctor diagnosed allergic rhinitis, eyes and nose symptoms and aeroallergen sensitisation using two combined birth cohorts (GINIplus and LISAplus) followed from birth to 10 years in northern and southern Germany (Ntotal=5803). METHODS: Mean residential greenness in a 500 m buffer around the 10-year home addresses was defined using the Normalized Difference Vegetation Index, a green biomass density indicator. Longitudinal associations were assessed per study area (GINI/LISA South and GINI/LISA North) using generalised estimation equations adjusted for host and environmental covariates. RESULTS: Despite identical study designs and statistical modelling, greenness effects differed across the two study areas. Associations were elevated for allergic rhinitis and eyes and nose symptoms in the urban GINI/LISA South area. In contrast, risk estimates were significantly below one for these outcomes and aeroallergen sensitisation in rural GINI/LISA North. Area-specific associations were similar across buffer sizes and addresses (birth and 6 years) and remained heterogeneous after air pollution and population density stratification. CONCLUSIONS: Existing and future single-area studies on greenness and green spaces should be interpreted with caution.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».