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Enregistrement W2557068866 · doi:10.1111/ina.12353

Prospective longitudinal associations between household smoke exposure in early childhood and antisocial behavior at age 12

2016· article· en· W2557068866 sur OpenAlexaffabout
Linda S. Pagani, F. Lévesque-Seck, Isabelle Archambault, Michel Janosz

Notice bibliographique

RevueIndoor Air · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongitudinal studyAggressionStandard deviationConfidence intervalProspective cohort studyDemographyPsychologyUnit (ring theory)MedicineConfoundingPediatricsDevelopmental psychologyEnvironmental healthStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Young children exert little control over household tobacco smoke exposure, which is considered a developmental neurotoxicant. Using the Quebec Longitudinal Study birth cohort, we examine prospective associations between early childhood smoke exposure and later antisocial behavior. Parents of 1035 children reported on the presence of household smokers at seven follow-ups from ages 1.5 to 7.5. At age 12, children self-reported on five aspects of early antisocial dispositions. After adjusting for confounders, every standard deviation increase in household smoke exposure was prospectively associated with a 19% standard deviation unit increase in conduct problems (β=0.07; 95% confidence interval [CI] from 0.04 to 0.09), a 11% standard deviation unit increase in proactive aggression (β=0.04; 95% CI from 0.01 to 0.07), a 13% standard deviation unit increase in reactive aggression (β=0.07; 95% CI from 0.03 to 0.12), a 14% standard deviation unit increase in school indiscipline (β=0.13; 95% CI from 0.05 to 0.20), and a 10% standard deviation unit increase in dropout risk (β=0.07; 95% CI from 0.01 to 0.12). These long-term findings warrant fostering parental awareness of developmental risks by policy-makers/health practitioners. School curricula can equally integrate these ideas into their curriculum.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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