Language and geographical location influences the incidence of chronic cough in the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of chronic cough in the Canadian Longitudinal Study on Ageing (CLSA) is 16%, but is lower in Quebec(10%) than in Ontario(16%). We investigated whether language (English vs French) or geographical location (provinces) influences the incidence of chronic cough independent of age, sex, smoking, body max index (BMI), province, respiratory diseases and self-perceived general health. The CLSA is a prospective, random sample of adults aged 45-85 at baseline recruited between 2011-2015 and followed-up 3 years later. Chronic cough was defined a daily cough >12 months. Incidental chronic cough was defined as those participants who reported new-onset chronic cough between baseline and follow-up 1. Overall, 2506(11%) participants reported chronic cough at follow-up, of whom 2,131 (11.9%) were English speaking and 375(8%) French speaking. In English speaking participants, the risk of incident chronic cough was lower in Quebec [RR 0.59 (95% C.I. 0.42-0.83)], Nova Scotia [0.66(0.56-0.78)], Newfoundland and Labrador [0.80 (0.68-0.94)], and British Columbia [0.87(0.77-0.97)] compared with Ontario. In French speaking participants, there was no difference in the risk of incident chronic cough living in Quebec compared with Ontario. These findings implicate the role of language, phonation, culture, social norms, genetics, air pollution and weather as potentially influencing chronic cough.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».