Allergic diseases, COVID-19 pandemic, and underlying mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
The impact of COVID-19 on allergic diseases in adolescents is not well described. Although there has been a previous study that examined changes in prevalence one year into the pandemic, there is a need for follow-up due to the nature of the infectious disease. Therefore, this article explored the extent to which the pandemic had a potential mediating effect on the prevalence of allergic diseases in adolescents. Previous study suggested the weighted prevalence of asthma decreased from 2009 to 2021 both before and during the pandemic. The weighted prevalence of allergic rhinitis increased from 2009 to 2019; however, there was a decrease in 2020 followed by a minute increase in 2021. Similarly, the weighted prevalence of atopic dermatitis increased from 2009 to 2019, and decreased from 2020 to 2021. These results suggest that the prevalence of allergic diseases decreased during the pandemic, with some exceptions. In light of the findings, we would like to encourage continued efforts to monitor allergic diseases in the years to come, even after the pandemic is over. It is also recommended that researchers from other countries conduct their own research on the respective topic that can develop a general consensus and confirm the reliability and validity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».