The modifying effect of socioeconomic status on the relationship between traffic, air pollution and respiratory health in elementary schoolchildren
Notice bibliographique
Résumé
The volume and type of traffic and exposure to air pollution have been found to be associated with respiratory health, but few studies have considered the interaction with socioeconomic status at the household level. We investigated the relationships of respiratory health related to traffic type, traffic volume, and air pollution, stratifying by socioeconomic status, based on household income and education, in 3591 schoolchildren in Windsor, Canada. Interquartile range changes in traffic exposure and pollutant levels were linked to respiratory symptoms and objective measures of lung function using generalised linear models for three levels of income and education. In 95% of the relationships among all cases, the odds ratios for reported respiratory symptoms (a decrease in measured lung function), based on an interquartile range change in traffic exposure or pollutant, were greater in the lower income/education groups than the higher, although the odds ratios were in most cases not significant. However, in up to 62% of the cases, the differences between high and low socioeconomic groups were statistically significant, thus indicating socioeconomic status (SES) as a significant effect modifier. Our findings indicate that children from lower socioeconomic households have a higher risk of specific respiratory health problems (chest congestion, wheezing) due to traffic volume and air pollution exposure.
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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 | 0,003 | 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 ».