Lung function in relation to farm dwelling and farming activities in rural dwelling children
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background and objective The relationship between farming exposures and pulmonary function in a rural paediatric population was evaluated. Methods Baseline data collection records of the Saskatchewan Rural Health Study (SRHS), a population‐based study, were used. A subset of children (6–14 years old) participated in clinical testing, including anthropometric measures and pulmonary function testing (PFT), using spirometry (n = 584). PFTs followed ATS criteria and all statistical analyses were controlled for age, sex and height. Results Among clinical testing participants, 47.5% were females and 54.5% were farm dwelling. Of those living on farms, 77.5% were livestock farms. Mean percent predicted value (PPV) for forced expiratory volume in 1 s (FEV1 ) and forced vital capacity (FVC) among children living on a farm were 104.8% and 105.4%, respectively. Mean PPV for FEV1 and FVC among children not living on a farm were 102.7% and 101.4%, respectively. After adjustment, higher FEV1 (=0.079, SE = 0.033, P = 0.03) and FVC (=0.110, SE = 0.039, P = 0.006) were seen among children living on a farm. A trend towards lower FEV1 /FVC ratio (−0.013, SE = 0.008, P = 0.09) among children living on a farm was seen compared with children not living on a farm. Higher FVC and lower FEV1 /FVC ratio were seen in children who regularly emptied grain bins (P < 0.05). Trends towards higher FEV1 (P = 0.14) and FVC (P = 0.08) were also seen with children living on a farm in the first year of life. Since the majority of the population was Caucasian (91%), the results were not race‐corrected. Conclusion We addressed the lack of knowledge regarding the association between lung function and rural exposures, and found that differences in lung function were seen between children living on a farm and not living on a farm in rural areas and certain farming activities, specifically emptying grain bins, where lung function was generally better in those living on a farm.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».