Influence of Ambient Air Pollutant Sources on Clinical Encounters for Infant Bronchiolitis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Data regarding the influence of ambient air pollution on infant bronchiolitis are few. OBJECTIVES: We evaluated the impact of several air pollutants and their sources on infant bronchiolitis. METHODS: Infants in the Georgia Air Basin of British Columbia with an inpatient or outpatient clinical encounter for bronchiolitis (n = 11,675) were matched on day of birth to as many as 10 control subjects. Exposure to particulate matter with a diameter of 2.5 mum or less (PM(2.5)), PM(10), NO(2)/NO, SO(2), CO, and O(3) were assessed on the basis of a regional monitoring network. Traffic exposure was assessed using regionally developed land use regression (LUR) models of NO(2), NO, PM(2.5), and black carbon as well as proximity to highways. Exposure to wood smoke and industrial emissions was also evaluated. Risk estimates were derived using conditional logistic regression and adjusted for infant sex and First Nations (Canadian government term for recognized aboriginal groups) status and for maternal education, age, income-level, parity, smoking during pregnancy, and initiation of breastfeeding. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: An interquartile increase in lifetime exposure to NO(2), NO, SO(2), CO, wood-smoke exposure days, and point source emissions score was associated with increased risk of bronchiolitis (e.g., adjusted odds ratio [OR(adj)] NO(2), 95% confidence interval [CI], 1.12, 1.09-1.16; OR(adj) wood smoke, 95% CI, 1.08, 1.04-1.11). Infants who lived within 50 meters of a major highway had a 6% higher risk (1.06, 0.97-1.17). No adverse effect of increased exposure to PM(10), PM(2.5), or black carbon, was observed. Ozone exposure was negatively correlated with the other pollutants and negatively associated with the risk of bronchiolitis. CONCLUSIONS: Air pollutants from several sources may increase infant bronchiolitis requiring clinical care. Traffic, local point source emissions, and wood smoke may contribute to this disease.
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 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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».