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Enregistrement W2902520883 · doi:10.1186/s13223-018-0308-z

Environmental exposure to agrochemicals and allergic diseases in preschool children in high grown tea plantations of Sri Lanka

2018· article· en· W2902520883 sur OpenAlexvenueno aff
S. T. Kudagammana, K. M. Mohotti

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUnited Nations Development Programme
Mots-clésAgrochemicalMedicineEnvironmental healthAsthmaSri lankaEtiologyAllergyAgriculturePediatricsToxicologyGeographyImmunologyPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to agrochemicals is one of the many aetiological agents, postulated to cause allergic diseases. In this study, we have compared the prevalence of allergic diseases among preschool children growing in environments exposed to agrochemicals and artificial fertilizers with those who are not exposed to them. Our study was conducted on preschool children in two tea estates in the hill country of Sri Lanka, one using conventional agricultural practices and the other using organic practices. Data collection was done by using an interviewer administered questionnaire. Children with potential allergic conditions were further evaluated clinically by medical officers. Blood was drawn for full blood count and a blood picture. Data from 81 preschool children from an organic estate (Haputale) and 101 preschool children from a conventional estate (Thalawakelle) were analysed. Wheezing was noted in 41.2% of children from the organic estate and 59.8% from the conventional estate. The respective percentages for allergic rhinitis were as 37.7% and 82.5% while for eczema they were 17.5% and 20.28%. Among the two populations percentages of eosinophilia > 600/mm3 were as 26.1% and 34.1% respectively. Allergic conditions were more common in preschool children with environmental exposure to agrochemicals and chemical fertilizers when compared to that of organic cultivation systems. Stricter rules are needed when using agrochemicals to prevent their harmful effects, including allergic diseases, on children.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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