Environmental exposure to agrochemicals and allergic diseases in preschool children in high grown tea plantations of Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».