Effects of the Indoor Environment on the Fraction of Exhaled Nitric Oxide in School‐Aged Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The fractional concentration of exhaled nitric oxide (FeNO) appears to be a good marker for airway inflammation in children with asthma. OBJECTIVE: To evaluate the effect of environmental exposures on exhaled nitric oxide in a community sample of children. METHODS: The relationship among exhaled nitric oxide, underlying disease and home environmental exposures was examined using questionnaire data and measurement of exhaled nitric oxide in a cross-sectional study of 1135 children that included healthy children, and children with allergies and/or asthma who were attending grades 4 through 6 in Windsor, Ontario. RESULTS: Among healthy children, there was a positive association between FeNO and occupancy (P<0.02). Compared with forced air and hot water radiant heat, electric baseboard heating was associated with a significant increase of FeNO in healthy children (P=0.007) and children with allergies (P=0.043). FeNO was not associated with environmental tobacco smoke exposure or reported surface mold. The presence of pet dog(s), but not cats, was associated with a significantly lower FeNO in healthy children (P<0.001) and in children with reported allergies (P<0.001). CONCLUSIONS: The type of heating system, but not previously reported environmental tobacco smoke or mold exposure appears to affect exhaled nitric oxide in children. Exposure to different types of pets may have disparate effects on airway inflammation.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».