Risk and protective factors of asthma and mental health condition multimorbidity in a national sample of Canadian children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coexistence of childhood asthma and mental health (MH) conditions can impact management and health outcomes but we need to better understand the etiology of multimorbidity. We investigated the association between childhood asthma and MH conditions as well as the determinants of their coexistence. METHODS: We used data from the Canadian Health Survey of Children and Youth 2019 (3-17 years; n = 47,871), a cross-sectional, nationally representative Statistics Canada dataset. Our primary outcome was condition status (no asthma or MH condition; asthma only; MH condition only; both asthma, and a MH condition (AMHM)). Predictors of condition status were assessed using multiple multinomial logistic regression. Sensitivity analyses considered individual MH conditions. RESULTS: MH condition prevalence was almost two-fold higher among those with asthma than those without asthma (21.1% vs. 11.6%, respectively). There were increased risks of each condition category associated with having allergies, other chronic conditions, and family members smoking in the home while there were protective associations with each condition status category for being female and born outside of Canada. Four additional variables were associated with AMHM and MH condition presence with one additional variable associated with both AMHM and asthma. In sensitivity analyses, the associations tended to be similar for most characteristics, although there was some variability. CONCLUSION: There are common risk factors of asthma and MH conditions along with their multimorbidity with a tendency for MH risk factors to be associated with multimorbidity. MH condition presence is common and important to assess among children with asthma.
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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 ».