Second hand smoke exposure and the risk of invasive meningococcal disease in children: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Invasive meningococcal disease remains an important cause of serious morbidity and mortality in children and young people. There is a growing body of literature to suggest that exposure to passive smoke may play a role in the development of the disease, therefore we have performed a systematic review to provide a comprehensive estimate of the magnitude of this effect for smoking by any household member, by individual family members, and of maternal smoking before and after birth. METHODS: Four databases (Medline, Embase, PsychINFO and CAB Abstracts database) were searched to identify studies (to June 2012) and reference lists scanned for further studies. Titles, abstracts and full texts were checked for eligibility independently by two authors. Quality of included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CI) were estimated using random effect models, with heterogeneity quantified using I2. RESULTS: We identified 18 studies which assessed the effects of SHS on the risk of invasive meningococcal disease in children. SHS in the home doubled the risk of invasive meningococcal disease (OR 2.18, 95% CI 1.63 to 2.92, I2 = 72%), with some evidence of an exposure-response gradient. The strongest effect was seen in children under 5 years (OR 2.48, 95% CI 1.51 to 4.09, I2 = 47%). Maternal smoking significantly increased the risk of invasive meningococcal disease by 3 times during pregnancy (OR 2.93, 95% CI 1.52-5.66) and by 2 times after birth (OR 2.26, 95% CI 1.54-3.31). CONCLUSIONS: SHS exposure, and particularly passive foetal exposure to maternal smoking during pregnancy, significantly increases the risk of childhood invasive meningococcal disease. It is likely that an extra 630 cases of invasive meningococcal disease annually in children under 16 are directly attributable to SHS exposure in UK homes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».