The association between obesity and self‐reported sinus infection in non‐smoking adults: a cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this article was to examine the associations between having had a sinus infection (SI) and BMI and physical activity (PA), diet quality, stress and/or sleep. A total of 2915 adults from the National Health and Nutrition Examination Survey 2005-2006 were examined. Logistic regression analysis was used to examine the association between having had an SI with BMI and PA, diet quality, stress or sleep. As these factors are known to influence one another, a fully adjusted model with PA, diet quality, stress and sleep was also constructed to examine their independent associations with having had an SI. Overall, 15.5 ± 1.2% of the population report having had an SI in the past year. In all models, individuals with obesity were approximately twice as likely to have had an SI compared to those of normal weight (P < 0.05). While PA and diet quality were not significantly associated with having had an SI (P > 0.05), individuals with stress and sleep troubles were also twice as likely to have had an SI (P < 0.05) independent of BMI. In the fully adjusted model, only the associations for BMI and sleep troubles remained significant (P < 0.05). Results from this study suggest that obesity and sleep troubles, but not PA, quality of diet and stress, are associated with having had an SI. As interactions exist between obesity, immune system factors and exposure to infectious disease(s), more research is necessary to understand the directionality of these relationships.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».