A population‐based study investigating chronic rhinosinusitis and the incidence of asthma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Chronic rhinosinusitis (CRS) is an inflammatory disease of the paranasal sinuses, associated with reduced health-related quality of life and increased utilization of healthcare services. Chronic upper and lower respiratory diseases often coexist, although the extent to which CRS is associated with developing asthma remains unclear. To investigate the effect of CRS on receiving a subsequent diagnosis of asthma, we used data from a previously conducted national, longitudinal survey. METHODS: Respondents from the Canadian National Population Health Survey from 1998/1999 to 2010/2011 were used. Data were analyzed from 11,555 (66.9%) subjects, ≥ 19 years of age and reporting no asthma at baseline. Respondents were reviewed for 12 years to determine the cumulative incidence of asthma. Logistic regression was used to estimate the effect of CRS on the development of asthma, adjusting for age, gender, body mass index, cigarette smoking, and food- or nonfood-related allergies. RESULTS: During the 12-year study period, 6.0% (95% confidence interval [CI] [95% CI]: 5.4%-6.7%) of respondents developed asthma. Baseline CRS (odds ratio [OR]: 2.7, 95% CI: 1.9-3.9), female gender (OR: 1.4, 95% CI: 1.1-1.8), and allergies (OR: 2.6, 95% CI: 2.1 - 3.3) were significantly associated with developing asthma. After adjustment, respondents with CRS were significantly more likely to develop asthma than non-CRS counterparts (OR: 2.0, 95% CI: 1.4-2.9). CONCLUSION: Results indicate that one in 13 individuals with CRS will be subsequently diagnosed with asthma. Given the economic burden and use of healthcare services associated with asthma, providers managing CRS may consider increased awareness and subsequent treatment for asthma. LEVEL OF EVIDENCE: 4. Laryngoscope, 126:1296-1302, 2016.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».