Asthma Trajectories in a Population-based Birth Cohort. Impacts of Air Pollution and Greenness
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The heterogeneity of asthma phenotypes may explain inconsistencies in observed associations with environmental exposures. OBJECTIVES: To identify trajectories of childhood asthma and to characterize the potential impact of residential greenness and air pollution on asthma trajectory subgroups. METHODS: Linked administrative databases of medical visits were used to define the occurrence and recurrence of asthma over a 10-year follow-up period within a population-based birth cohort of more than 65,000 children. Group-based trajectory modeling was used to identify unique asthma trajectories. Weighted multinomial regression was used to assess the relationship between asthma trajectories and risk factors, including environmental exposures. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Group-based trajectory modeling distinguished four trajectories: one with no asthma representing 88.8% of the cohort, one with transient asthma (5.6% of the cohort), and two trajectories with chronic asthma with early (<1 yr; 1.5%) and late (<3 yr; 4.1%) onset during early childhood. These trajectories differed with respect to socioeconomic markers and modifiable risk factors, including maternal smoking and breastfeeding initiation. After accounting for sex, parity, breastfeeding, term birth weight, household income, maternal education, delivery mode, and smoking, an interquartile increase in nitrogen dioxide exposure increased the risk of membership in the early and late-onset chronic asthma trajectories, relative to subjects without asthma, by 50% and 20%, respectively (weighted risk ratio, 1.5 and 1.2; 95% confidence interval, 1.2-1.9 and 1.0-1.4). Greenness was not associated with any of the asthma trajectories. CONCLUSIONS: Traffic-related air pollution increased the probability of a chronic asthma trajectory.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».