Continuous Rather Than Solely Early Farm Exposure Protects From Hay Fever Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An important window of opportunity for early-life exposures has been proposed for the development of atopic eczema and asthma. OBJECTIVE: However, it is unknown whether hay fever with a peak incidence around late school age to adolescence is similarly determined very early in life. METHODS: In the Protection against Allergy-Study in Rural Environments (PASTURE) birth cohort potentially relevant exposures such as farm milk consumption and exposure to animal sheds were assessed at multiple time points from infancy to age 10.5 years and classified by repeated measure latent class analyses (n = 769). Fecal samples at ages 2 and 12 months were sequenced by 16S rRNA. Hay fever was defined by parent-reported symptoms and/or physician's diagnosis of hay fever in the last 12 months using questionnaires at 10.5 years. RESULTS: Farm children had half the risk of hay fever at 10.5 years (adjusted odds ratio [aOR] 0.50; 95% CI 0.31-0.79) than that of nonfarm children. Whereas early life events such as gut microbiome richness at 12 months (aOR 0.66; 95% CI 0.46-0.96) and exposure to animal sheds in the first 3 years of life (aOR 0.26; 95% CI 0.06-1.15) were determinants of hay fever, the continuous consumption of farm milk from infancy up to school age was necessary to exert the protective effect (aOR 0.35; 95% CI 0.17-0.72). CONCLUSIONS: While early life events determine the risk of subsequent hay fever, continuous exposure is necessary to achieve protection. These findings argue against the notion that only early life exposures set long-lasting trajectories.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».