Associations Between Self-Reported Burn Pit Exposure and Functional Status, 1990-2021
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Airborne Hazards and Open Burn Pit Registry (AHOBPR) allows service members to self-report exposure to burn pits during military deployments and functional status (a composite metric of physical fitness status). This study investigated whether general exposure to burn pits, specific performance of burn pit duties, or the cumulative number of days deployed in Southwest Asia was associated with a change in functional status. MATERIALS AND METHODS: A retrospective cross-sectional analysis of 234,061 participants in the AHOBPR who completed questionnaires before August 2021 was conducted. Exposure was presumed if an individual reported any burn pits exposure during deployment or if an individual reported having to work at a burn pit as part of their duties and was quantified by the cumulative-reported exposure days. The outcome was the reported composite functional score. Statistical analysis used linear regression, which was adjusted for significant variables. A possible dose-response effect from cumulative deployment and burn pits exposure days was evaluated. Statistical significance was determined at P < 0.05. RESULTS: The burn pit exposure groups were notably different in size (exposed: 230,079, non-exposed: 3982) and were significantly different for all compared variables. There was a negative association between cumulative exposure days and functional score with a significant test for trend. There was a marginal positive significant association between cumulative deployment days and functional score with a significant test for trend. Reporting exposure to burn pit duties was also significantly associated with a lower functional score. CONCLUSION: This study suggests a dose-response relationship between cumulative burn pit exposure and decreased functional status. It also suggests a modest positive relationship between cumulative deployment days and reported function, which may represent a "healthy deployer" effect.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».