The influence of urban trees and total vegetation on asthma development in children
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We aimed to assess whether the influence of urban vegetation on asthma development in children (<13 years) varies by type (e.g., total vegetation, tree type, and grass) and season. Methods: We used a cohort of all children born in Montreal, Canada, between 2000 and 2015. Children and cases were identified from linked medico-administrative databases. Exposure to residential vegetation was estimated using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for total vegetation and using the total area covered by deciduous and evergreen crowns for trees in 250 m buffers centered on residential postal codes. Seasonal variations in vegetation were modeled by setting values to zero on days outside of pollen and leaf-on seasons. Cox models with vegetation exposures, age as a time axis, and adjusted for sex, material deprivation, and health region were used to estimate hazard ratios (HR) for asthma development. Results: We followed 352,946 children for a total of 1,732,064 person-years and identified 30,816 incident cases of asthma. While annual vegetation (total and trees) measures did not appear to be associated with asthma development, models for pollen and leaf-on seasons yielded significant nonlinear associations. The risk of developing asthma was lower in children exposed to high levels (>33,300 m 2 ) of deciduous crown area for the leaf-on season (HR = 0.69; 95% confidence interval [CI] = 0.67, 0.72) and increased for the pollen season (HR = 1.07; 95% CI =1.02, 1.12), compared with unexposed children. Similar results were found with the Normalized Difference Vegetation Index. Conclusion: The relationship between urban vegetation and childhood asthma development is nonlinear and influenced by vegetation characteristics, from protective during the leaf-on season to harmful during the pollen season.
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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 | 0,001 | 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 ».