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Enregistrement W3132055059 · doi:10.1186/s13223-021-00516-7

Associations of sleep characteristics with atopic disease: a cross-sectional study among Chinese adolescents

2021· article· en· W3132055059 sur OpenAlexvenueno aff
Yiting Chen, Qian Yang, Kena Zhao, WU Zeng-qiang, Xiaoming Shen, Shenghui Li

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineAsthmaCross-sectional studyOdds ratioSleep hygieneSleep (system call)AtopyLogistic regressionAllergySleep disorderPediatricsInternal medicinePhysical therapyImmunologyInsomniaPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescence, as a transition between childhood and adulthood, is a critical stage for the long-term control of atopic diseases. We aim to determine if sleep characteristics are involved in the increased risk of atopic disease among adolescents. METHODS: Adopting the stratified cluster random sampling method, this cross-sectional survey included 4932 participants aged 12-18 years. The Chinese version of adolescent sleep disturbance questionnaire and the adolescent sleep hygiene scale were used to collect information on sleep problems and sleep hygiene, respectively. Logistic regression models were implemented to examine the associations of sleep with atopic diseases. RESULTS: Sleep duration was not found to be related with allergic diseases. By contrast, sleep-disordered breathing was associated with an increased risk of asthma (adjusted OR = 1.79, 95% CI 1.25-2.55), allergic rhinitis (adjusted OR = 1.95, 95% CI 1.52-2.49), and eczema (adjusted OR = 1.63, 95% CI 1.23-2.16); poor sleep physiology was correspondent to increased odds of asthma (adjusted OR = 1.69, 95% CI 1.24-2.29), allergic rhinitis (adjusted OR = 1.40, 95% CI 1.13-1.73) and eczema (adjusted OR = 1.66, 95% CI 1.32-2.09); non-optimal sleep environment was associated with an increased prevalence of asthma (adjusted OR = 1.52, 95% CI 1.08-2.12), allergic rhinitis (adjusted OR = 1.32, 95% CI 1.04-1.69) and eczema (adjusted OR = 1.53, 95% CI 1.19-1.96). CONCLUSIONS: As sleep-disordered breathing, poor sleep physiology and non-optimal sleep environment were associated with a higher risk of allergic diseases, the results of this study provide a new concept for the adjuvant treatment of allergic diseases in adolescents. Management strategies of allergic diseases should take regular screening and targeted treatment of sleep issues into account.

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)0,001
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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