How much atopy is attributable to common childhood environmental exposures? A population-based birth cohort study followed to adulthood
Notice bibliographique
Résumé
Background: The rising prevalence of atopic diseases implies a strong influence of environmental determinants. Epidemiological studies have identified several early life exposures that appear to influence the risk of developing atopic sensitization, but the combined influence of these exposures is unknown. We sought to estimate the proportion of atopy that could be attributed to common childhood exposures associated with atopic sensitization in adolescence and young adulthood. Methods: Atopic sensitization was measured by skin-prick tests for common aeroallergens in a population-based New Zealand birth cohort at ages 13 and 32 years. The independent effects of previously identified risk and protective factors for atopic sensitization were assessed using multiple logistic regression. Population attributable fractions were calculated for atopic sensitization in childhood and adulthood. Results: Tobacco smoke exposure, dog and cat ownership, nail-biting and thumb-sucking, attending pre-school day care, and household crowding were associated with a lower risk of atopic sensitization whereas breastfeeding was associated with a higher risk. Population attributable fractions for combined effects of these environmental factors suggest that they may account for 58% of atopic sensitization at age 13 and 49% at age 32 years. Conclusions: A substantial proportion of atopic sensitization appears to be attributable to common childhood environmental and lifestyle factors, and the influence of these exposures persists into adulthood. The absolute risks attributable to these exposures will be different in other cohorts and we cannot assume that these associations are necessarily causal. Nevertheless, the findings suggest that identifiable childhood environmental factors contribute substantially to atopic sensitization.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».