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Enregistrement W2937355456 · doi:10.1161/circ.131.suppl_2.12

Abstract 12: Wind Patterns are not Associated with Kawasaki Disease in Canada

2015· article· en· W2937355456 sur OpenAlexaffabout
Cedric Manlhiot, Sunita O’Shea, Bailey Bernknopf, Nita Chahal, Brian W. McCrindle

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoisson regressionMedicineIncidence (geometry)Wind speedKawasaki diseasePoisson distributionWind directionDemographyMeteorologyAtmospheric sciencesClimatologyStatisticsGeographyInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Previous wind pattern studies have suggested that the etiologic and/or triggering agent for Kawasaki disease (KD) originates from Central Asia and that westward tropospheric winds are associated with the incidence pattern in Japan. This hypothesis has not been formally tested elsewhere. Should it be correct, it follows that incidence patterns should be similarly associated with North/North-West winds in Canada. Methods: We queried the Canadian hospital discharge database (Canadian Institute for Health Information) for hospital admissions associated with a discharge diagnosis of KD from 2004 through 2011; only acute admissions were included. Hourly weather data, including wind direction, was obtained from 9 weather stations across Canada situated closest to clusters of cases. The number of new KD admissions per day and per weather station was calculated. Wind direction was divided in 8 different quadrants covering 45° regions starting with 0°. A Poisson regression model for count data, adjusted for repeated measures (9 measures per day) was used to determine whether wind patterns were associated with incident cases. A number of separate models were tested using theoretical incubation periods of 0, 7, 14 or 21 days. Results: A total of 3363 KD cases were assigned to one of 26,283 time/space periods for which wind direction was available. Wind direction was not associated with incidence patterns in any of the 4 incubation models: incubation time 0 day (global wind pattern effect chi-square: 4.28, p=0.75). 7 days (chi-square: 5.08, p=0.65), 14 days (chi-square: 7.32, p=0.29) or 21 days (chi-square: 4.74, p=0.69). Focusing on North/North-West wind patterns also failed to show a significant association in all models: incubation time 0 day (+0.0021 (0.0151) cases/day, p=0.89), 7 days (-0.0071 (0.0142) cases/day, p=0.62), 14 days (+0.0009 (0.0148) cases/day, p=0.95) or 21 days (+0.0073 (0.0156) cases/day, p=0.64). Results were similar when stratifying Eastern vs. Western Canada and when each weather station was considered separately. Conclusions: Wind patterns were not found to be associated with incident KD cases in Canada. It is unclear if the reported association is specific to Japan or an ecologic fallacy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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