The course of asthma in preschool children with asthma
Notice bibliographique
Résumé
<b>Background:</b> Early-onset asthma constitutes an important but understudied asthma group. In addition, early diagnosis of asthma can be limited by difficulty in assessment of true disease. We investigated associations between asthma remission and predictors with a focus on age of asthma onset. <b>Methods:</b> Data was obtained from the Saskatchewan Health databases, which covers 99% of the population in Saskatchewan, Canada. We identified children with a diagnosis of asthma in the first 6 years of life and who had at least 10 years of follow-up after diagnosis (n=22,563). Of these, we included 6,393 children either with persistent asthma [≥ 1 physician visit or hospitalization for asthma (PVHA) at each year of follow-up] and those who had remission (had PVHA in the first year after diagnosis but at some point during the follow-up no longer receives healthcare through a PVHA until the end of the study). We used survival analysis to examine associations between remission and age of asthma onset [≤ 3 years (early-onset) and > 3 years (late-onset)]. <b>Results:</b> Of the study participants, 90.7% had early-onset and 9.3% had late-onset asthma. Over the 10 years of follow-up, 93.5% subjects had remission while 6.5% had persistent asthma. Early-onset asthma (HR = 1.10, 95%CI: 1.00–1.19), being female (HR = 1.12, 95%CI: 1.07–1.18), living in a rural (HR = 1.20, 95%CI: 1.13–1.27) and medium urban (HR = 1.17, 95%CI: 1.08–1.26) location were associated with remission. <b>Conclusion:</b> Asthma remission is more common in those with early-onset compared to those with late-onset asthma. The high proportion of early-onset asthma may reflect the difficulty in distinguishing asthma from other early life respiratory symptoms which may resolve during childhood.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».