The impact of passive smoking on the development of lower respiratory tract infection in infancy Original Article
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The goal of this study was to evaluate the impact of passive smoking on the development of lower respiratory tract infection LRTI in children aged 0 24 months Material and Method: 95 infants with LRTI and 95 healthy control infants were included in the case control study conducted by random sample method Urinary cotinine creatinine ratios u CCR were determined in all children Smoking habits of their parents were evaluated Data were analysed by Chi square Mann Whitney U and Pearson correlation tests Results: The frequency of LRTI was increased in children with exposure to passive smoking The incidence of LRTI was also increased as the number of cigarettes smoked increased The infants whose mothers were active smokers had more LRTI compared to those whose mothers were non smokers OR= 2 5 p= 0 026 The prevalence of passive smoking was quite high in both group sof children according to u CCR 95 8 92 7 respectively The prevalence of passive smoking detected with quantitative measurements among children was higher than parental self reports Conclusions: Passive smoking prevalence was very high in infants with LRTI and in healthy infants However passive smoking exposure and smoking density among infants with LRTI were higher than healthy infants Turk Arch Ped 2009; 44: 12 7 Key words: Infant lower respiratory tract infection passive smoking
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».