Ambient air pollution and the prevalence of rhinoconjunctivitis in adolescents: a worldwide ecological analysis
Notice bibliographique
Résumé
Whether exposure to outdoor air pollution increases the prevalence of rhinoconjunctivitis in children is unclear. Using data from Phase Three of the International Study of Asthma and Allergies in childhood (ISAAC), we investigated associations of rhinoconjunctivitis prevalence in adolescents with model-based estimates of ozone, and satellite-based estimates of fine (diameter < 2.5 μm) particulate matter (PM 2.5 ) and nitrogen dioxide (NO 2 ). Information on rhinoconjunctivitis (defined as self-reported nose symptoms without a cold or flu accompanied by itchy watery eyes in the past 12 months) was available on 505,400 children aged 13–14 years, in 183 centres in 83 countries. Centre-level prevalence estimates were calculated and linked geographically with estimates of long-term average concentrations of NO 2 , ozone and PM 2.5 . Multi-level models were fitted adjusting for population density, climate, sex and gross national income. Information on parental smoking, truck traffic and cooking fuel was available for a restricted set of centres (77 in 36 countries). Between centres within countries, the estimated change in rhinoconjunctivitis prevalence per 100 children was 0.171 (95% confidence interval: − 0.013, 0.354) per 10% increase in PM 2.5 , 0.096 (− 0.003, 0.195) per 10% increase in NO 2 and − 0.186 (− 0.390, 0.018) per 1 ppbV increase in ozone. Between countries, rhinoconjunctivitis prevalence was significantly negatively associated with both ozone and PM 2.5 . In the restricted dataset, the latter association became less negative following adjustment for parental smoking and open fires for cooking. In conclusion, there were no significant within-country associations of rhinoconjunctivitis prevalence with study pollutants. Negative between-country associations with PM 2.5 and ozone require further investigation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».