Domestic Risk Factors for Atopic and Non-Atopic Asthma in First Nations Children Living in Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Both allergic and non-allergic asthma phenotypes are thought to vary by specific housing and other indoor environmental conditions. This study evaluated risk factors for allergic asthma phenotypes in First Nation children, an understudied Canadian population with recognized increased respiratory morbidity. We conducted a cross-sectional survey with a clinical component to assess the respiratory health of 351 school-age children living on two rural reserve communities. Asthma was defined as parental report of physician diagnosed asthma or a report of wheeze in the past 12 months. Atopy was determined by a ≥ 3-mm wheal response to any of six respiratory allergens upon skin prick testing (SPT). Important domestic and personal characteristics evaluated included damp housing conditions, household heating, respiratory infections and passive smoking exposure. Asthma and atopy prevalence were 17.4% and 17.1%, respectively. Of those with asthma, 21.1% were atopic. We performed multivariate multinomial logistic regression modelling with three outcomes: non-atopic asthma, atopic asthma and no asthma for 280 children who underwent SPT. After adjusting for potential confounders, children with atopic asthma were more likely to be obese and to live in homes with either damage due to dampness (p < 0.05) or signs of mildew/mold (p = 0.06). Both natural gas home heating and a history of respiratory related infections were associated with non-atopic asthma (p < 0.01). Domestic risk factors for asthma appear to vary by atopic status in First Nations children. Determining asthma phenotypes could be useful in environmental management of asthma in this population.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».