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Enregistrement W2407016887

Exposure to industrial air pollutant emissions and lung function in children: Canadian Health Measures Survey, 2007 to 2011.

2016· article· en· W2407016887 sur OpenAlexaffabout
Suzy L Wong, Allan L. Coates, Teresa To

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVital capacitySpirometryEnvironmental healthLung functionMedicineParticulatesPulmonary function testingAir pollutionResidencePollutantEnvironmental scienceDemographyLungAsthmaInternal medicineDiffusing capacity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Long-term exposure to ambient air pollution has been associated with adverse effects on children's lung function. Few studies have examined lung function in relation to industrial emissions of air pollutants. DATA AND METHODS: This cross-sectional study was based on 2,833 respondents aged 6 to 18 for whom spirometry data were collected by the Canadian Health Measures Survey, 2007 to 2011. The weighted sum of industrial air emissions of nitrogen oxides (NOₓ) and fine particulate matter (PM2.5) within 25 km of the respondent's residence was derived using National Pollutant Release Inventory data. Multivariate linear regression was used to examine the relationship between NOₓ and PM2.5 emissions and forced vital capacity (FVC), the forced expiratory volume in 1 sec (FEV₁), and the ratio of the two (FEV₁/FVC). RESULTS: Industrial air emissions of NOₓ were not significantly associated with lung function among males or females. Emissions of PM2.5 were negatively associated with FEV₁ and FEV₁/FVC, but not FVC, among males. PM2.5 was not significantly related to lung function among females. INTERPRETATION: The associations that emerged between lung function and industrial emissions of PM2.5 among males were consistent with airway obstruction. Further research is warranted to investigate the gender differences observed in this study.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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