Role of Age at Asthma Diagnosis in the Asthma-Obesity Relationship
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether age at asthma diagnosis has an impact on the previously described relationship between asthma and obesity. METHODS: Data were provided from Cycle 1.1 (2000⁄2001) of the Canadian Community Health Survey, a nationally representative health survey that included 6871 participants (2464 males and 4407 females) with asthma. Body mass index was used to categorize participants as normal weight (18.5 kg/m2 to 24.9 kg/m2), overweight (25 kg/m2 to 29.9 kg/m2) or obese (30 kg/m2 or greater). Multivariate logistic regression analyses were used to estimate the odds of overweight and obesity by self-reported age at asthma diagnosis, after accounting for current age and other covariables. RESULTS: In fully adjusted models, males diagnosed with asthma during adolescence (12 to 20 years of age) were at elevated odds of obesity (OR 1.58; 95% CI 1.03 to 2.43) compared with asthmatic patients diagnosed during childhood (0 to 11 years of age). Women diagnosed with asthma in mid life (21 to 44 years of age) and later life (45 to 64 years of age) were 43% (OR 1.43; 95% CI 1.08 to 1.90) and 56% (OR 1.56; 95% CI 1.00 to 2.44) more likely to be obese than those diagnosed in childhood, respectively. CONCLUSIONS: The impact of age at asthma diagnosis on the asthma-obesity relationship differed between males and females. However, the identification of high-risk groups of asthmatic patients may strengthen primary prevention strategies for obesity and related comorbidities at multiple levels of influence.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».