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Enregistrement W2943465243 · doi:10.2147/jaa.s175155

<p>Thunderstorm-triggered asthma: what we know so far</p>

2019· review· en· W2943465243 sur OpenAlexaff
Nur‐Shirin Harun, Philippe Lachapelle, John Aubrey Douglass

Notice bibliographique

RevueJournal of Asthma and Allergy · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaAllergyEtiologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thunderstorm-triggered asthma (TA) is the occurrence of acute asthma attacks immediately following a thunderstorm. Epidemics have occurred across the world during pollen season and have the capacity to rapidly inundate a health care service, resulting in potentially catastrophic outcomes for patients. TA occurs when specific meteorological and aerobiological factors combine to affect predisposed patients. Thunderstorm outflows can concentrate aeroallergens, most commonly grass pollen in TA, at ground level to release respirable allergenic particles after rupture by osmotic shock related to humidity and rainfall. Inhalation of high concentrations of these aeroallergens by sensitized individuals can induce early asthmatic responses which are followed by a late inflammatory phase. Other environmental factors such as rapid temperature change and agricultural practices contribute to the causation of TA. The most lethal TA event occurred in Melbourne, Australia, in 2016. Studies on the affected individuals found TA to be associated with allergic rhinitis, ryegrass pollen sensitization, pre-existing asthma, poor adherence to inhaled corticosteroid preventer therapy, hospital admission for asthma in the previous year and outdoor location at the time of the storm. Patients without a prior history of asthma were also affected. These factors are important in extending our understanding of the etiology of TA and associated clinical indicators as well as possible biomarkers which may aid in predicting those at risk and thus those who should be targeted in prevention campaigns. Education on the importance of recognizing asthma symptoms, adherence to asthma treatment and controlling seasonal allergic rhinitis is vital in preventing TA. Consideration of allergen immunotherapy in selected patients may also mitigate risk of future TA. Epidemic TA events are predicted to increase in frequency and severity with climate change, and identifying susceptible patients and preventing poor outcomes is a key research and public health policy priority.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,253 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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