Rhinosinusitis symptoms, smoking and <scp>COPD</scp>: Prevalence and associations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE (S): To estimate the prevalence and associations among rhinosinusitis symptoms, smoking and chronic obstructive pulmonary disease (COPD). DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Population-based. PARTICIPANTS: All adults aged 40 years or more living in the selected households in the city of Florianópolis (Florianópolis, Santa Catarina, Brazil). MAIN OUTCOME MEASURES: Assessment instruments comprised household interviews, anthropometric measurements and spirometry. Rhinosinusitis symptoms were based on the responses to the 22-item Sinonasal Outcome Test (SNOT-22) questionnaire; smoking status was defined by the criteria of the CDC, and the functional diagnosis of COPD was done by spirometry. RESULTS: The prevalence (n = 1056) of rhinosinusitis symptoms, smoking and COPD was 14.7%, 17.9% and 8.7%, respectively. Multivariate analysis showed that, with the exception of COPD, all other clinical variables (smoking, previous diagnosis of rhinitis, previous diagnosis of gastritis/ulcer/gastroesophageal reflux, and symptoms of depression) remained associated with higher prevalence of rhinosinusitis symptoms. CONCLUSIONS: Rhinosinusitis symptoms were common both in smokers and in patients with COPD. However, only tobacco was significantly associated with rhinosinusitis symptoms and can act as a cofounder in the association between COPD and rhinosinusitis symptoms.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».