Housing characteristics and indoor air quality in households of Alaska Native children with chronic lung conditions
Notice bibliographique
Résumé
Alaska Native children experience high rates of respiratory infections and conditions. Household crowding, indoor smoke, lack of piped water, and poverty have been associated with respiratory infections. We describe the baseline household characteristics of children with severe or chronic lung disease participating in a 2012–2015 indoor air study. We monitored indoor PM2.5, CO2, relative humidity %, temperature, and VOCs and interviewed caregivers about children's respiratory symptoms. We evaluated the association between reported children's respiratory symptoms and indoor air quality indicators using multiple logistic regression analysis. Compared with general US households, study households were more likely overcrowded 73% (62%–82%) vs 3.2% (3.1%–3.3%); had higher woodstove use as primary heat source 16% (9%–25%) vs 2.1% (2.0%–2.2%); and higher proportion of children in a household with a smoker 49% (38%–60%) vs 26.2% (25.5%–26.8%). Median PM2.5 was 33 μg/m3. Median CO2 was 1401 ppm. VOCs were detectable in all homes. VOCs, smoker, primary wood heat, and PM2.5>25 μg/m3 were associated with higher risk for cough between colds; VOCs were associated with higher risk for wheeze between colds and asthma diagnosis. High indoor air pollutant levels were associated with respiratory symptoms in household children, likely related to overcrowding, poor ventilation, woodstove use, and tobacco smoke.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».