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Enregistrement W2769963773 · doi:10.3390/children4120103

Bronchitis and Its Associated Risk Factors in First Nations Children

2017· article· en· W2769963773 sur OpenAlexafffundabout
Chandima Karunanayake, Donna Rennie, Vivian R. Ramsden, Mark Fenton, Shelley Kirychuk, Joshua Lawson, Raina Henderson, Laurie Jimmy, Jeremy Seeseequasis, Sylvia Abonyi, James A. Dosman, Punam Pahwa

Notice bibliographique

RevueChildren · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePediatric health and respiratory diseases
Établissements canadiensRoyal University HospitalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Regina
Mots-clésBronchitisMedicineEnvironmental healthObesityPneumoniaLogistic regressionRisk factorPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Respiratory diseases, such as bronchitis and pneumonia, are common in First Nations children in Canada. The objectives are to determine prevalence and associated risk factors of bronchitis in children 6-17 years old residing in two reserve communities. The cross-sectional study was conducted in 2013 and children from two First Nations reserve communities participated. The outcome was ever presence/absence of bronchitis. Logistic regression analysis was conducted to examine the relationship between bronchitis and the individual and environmental factors. A total of 351 First Nations children participated in the study. The prevalence of bronchitis was 17.9%. While 86.6% had at least one parent who smoked, smoking inside home was 43.9%. Signs of mold and mildew in homes were high. Prevalence of houses with any damage caused by dampness was 42.2%, with 44.2% of homes showing signs of mold or mildew. Significant predictors of increased risk of bronchitis were: being obese; having respiratory allergies; exposed to parental cigarette smoking; and signs of mold and mildew in the home. There are several modifiable risk factors that should be considered when examining preventive interventions for bronchitis including obesity, smoking exposure, and home mold or dampness.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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