Effects of body mass index, tobacco smoking, alcohol drinking and solid fuel use on the risk of asthma: Individual Participant Data (IPD) meta-analysis of 175 000 individuals from 51 nationally representative surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We assessed the relationship of body mass index (BMI), smoking, drinking and solid fuel use (r; SFU), and the individual and combined effects of these factors on wheezing symptoms (WS) and on diagnosed asthma (DA). METHODS: We analysed 175 000 individuals from 51 nationally representative surveys, using self-reports of WS and DA as the measures of asthma. The fixed-effects and random-effects estimates of the pooled ORs between asthma and underweight (BMI <18.5 kg/m(2)), obesity (BMI ≥30 kg/m(2)), smoking, drinking and SFU were reported. RESULTS: The pooled risks of all individual risk factors were significantly associated with WS and DA (with the exception of current smoking with DA in women and SFU with DA in both genders). Stronger dose-response relationships were seen in women for smoking amounts and duration; BMI showed stronger quadratic relationships. The combined risks were generally larger in women than in men, with significant risks for underweight (OR=2.73) as well as obese (OR=2.00) smokers for WS (OR=2.13 and OR=1.58 for DA, respectively). The magnitude of the combined effects from low/high BMI, smoking and drinking were also consistently higher among women than among men in WS and DA. SFU among underweight smokers also had positive association with WS (men and women) and DA (women). CONCLUSIONS: BMI, smoking, drinking and SFU-in combination-are associated with double or triple the risk of development of asthma. These risk factors might help explain the wide variation in asthma burden across countries.
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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 | 0,027 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».