Prevalence of and Risk Factors for Childhood Asthma, Rhinitis, and Eczema in Hong Kong: Proposal for a Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown that particulate matter is a major problem in indoor air quality in Hong Kong schools, but little has been done to assess its relationship with health indicators in the children attending those schools. Our study aims to address this research gap by collecting aerosol data in schools to examine the link between different air pollutants with childhood respiratory health. It is important to explore whether or not the prevalence of asthma, allergic rhinoconjunctivitis, and eczema are increasing in local children. OBJECTIVE: Our aim is to (1) examine the prevalence of asthma, allergic rhinitis, and eczema in school children aged 6-7 years in Hong Kong between 2001 and 2017, and (2) measure air quality at primary schools and explore its relationship with health outcomes measured by the International Study of Asthma and Allergies in Childhood (ISAAC) survey. METHODS: This is a cross-sectional study consisting of an ISAAC questionnaire and aerosol data collection. We have recruited over 2000 parents of primary school students aged 6-7 years old for the questionnaire, and so far 19 schools have completed aerosol data collection. RESULTS: The study is expected to be completed this year. CONCLUSIONS: We predict that our study will show a significant change in the prevalence of asthma, allergic rhinitis, and eczema in school children aged 6-7 years old in recent years. In addition, we expect to show a significant association between air quality at school and health outcomes measured by the ISAAC survey.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».