A cross-sectional survey on the effects of ambient temperature and humidity on health outcomes in individuals with chronic respiratory disease
Notice bibliographique
Résumé
Rationale Extremes of temperature and humidity are associated with adverse respiratory symptoms, reduced lung function, and increased exacerbations among individuals living with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Objectives To describe the reported effects of temperature and humidity extremes on the health outcomes, health status and physical activity (PA) in individuals living with COPD. Methods A cross-sectional self-reported survey collected the effects on health status (COPD Assessment Test [CAT]), PA, and health outcomes in 1) moderate/ideal (14 to 21°C, 30 to 50% relative humidity [RH]), 2) hot and humid (≥ 25°C, > 50% RH) and 3) cold and dry (≤ 5°C, < 30% RH) weather conditions. Participants were ≥ 40 years old with COPD or related chronic respiratory diseases (e.g., asthma, sleep apnea, interstitial lung disease, lung cancer) and residing in Canada for ≥ 1 year. Negative responders to weather extremes were a priori defined as having a change of ≥ 2 points in the CAT. Main Results Thirty-six participants responded; the mean age (SD) was 65 (11) years, and 23 (64%) were females. Compared to ideal conditions, 23 (66%) and 24 (69%) were negatively affected by cold/dry and hot/humid weather, respectively. Health status was significantly lower, and PA amount and difficulty level were reduced in hot/humid and cold/dry conditions compared with ideal conditions. The number of exacerbations in hot/humid was significantly higher compared to ideal conditions. Conclusions More participants were negatively affected by extremes of weather: health status worsened, PA decreased, and frequency of exacerbations was higher compared to ideal. Future prospective studies should directly and objectively investigate different combinations of extreme temperature and humidity levels on symptoms and PA to understand their long-term health outcomes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».