Indoor air quality and the risk of lower respiratory tract infections in young Canadian Inuit children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inuit infants have the highest reported rate of hospital admissions because of lower respiratory tract infections in the world. We evaluated the prevalence of reduced ventilation in houses in Nunavut, Canada, and whether this was associated with an increased risk of these infections among young Inuit children. METHODS: We measured ventilation in 49 homes of Inuit children less than 5 years of age in Qikiqtaaluk (Baffin) Region, Nunavut. We identified the occurrence of lower respiratory tract infections using a standardized questionnaire. Associations between ventilation measures and lower respiratory tract infection were evaluated using multiple logistic regression models. RESULTS: The mean number of occupants per house was 6.1 people. The mean ventilation rate per person was 5.6 L/s (standard deviation [SD] 3.7); 80% (37/46) of the houses had ventilation rates below the recommended rate of 7.5 L/s per person. The mean indoor carbon dioxide (CO2) concentration of 1358 (SD 531) ppm was higher than the recommended target level of 1000 ppm. Smokers were present in 46 homes (94%). Of the 49 children, 27 (55%) had a reported history of lower respiratory tract infection. Reported respiratory infection was significantly associated with mean CO2 levels (odds ratio [OR] 2.85 per 500-ppm increase in mean indoor CO2, 95% confidence interval [CI] 1.23-6.59) and occupancy (OR 1.81 for each additional occupant, 95% CI 1.14-2.86). INTERPRETATION: Reduced ventilation and crowding may contribute to the observed excess of lower respiratory tract infection among young Inuit children. The benefits of measures to reduce indoor smoking and occupancy rates and to increase ventilation should be studied.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».