Association between objective measures and parent-reportedmeasures of child tobacco smoke exposure: A secondary dataanalysis of four trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Tobacco smoke exposure (TSE) harms children and adults. Studies of childhood TSE exposure often relies on parental reports, but may benefit from objective measures. The objective of our study was to study the relationship between reported and objective measures of TSE. METHODS: We analyzed data from four intervention trials, conducted in clinical or community settings, to identify objective measures most closely associated with parent-reported measures and the optimal set of parent-reported measures for predicting objective measures. We also assessed whether there was a learning curve in reported exposure over time, and the importance of replicate biomarker measures. RESULTS: Correlations between objective and parent-reported measures of child TSE were modest at best, ranging from zero to 0.41. Serum cotinine and urinary cotinine were most strongly associated with parental reports. Parental questions most closely related to biomarkers were number of cigarettes and home smoking rules; together these formed the best set of predictive questions. No trial included all objective measures and all questions, precluding definitive statements about relative advantages. Within-subject repeatability of biomarker measures varied across studies, suggesting that direct pilot data are needed to assess the benefit of replicate measurements. CONCLUSIONS: Improvements in objective and parent-reported child exposure measurements are needed to accurately monitor child TSE, evaluate efforts to reduce such exposure, and better protect child health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».