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Enregistrement W4404377959 · doi:10.1080/02770903.2024.2429679

Fast-food consumption and asthma-related emergency room visits in California

2024· article· en· W4404377959 sur OpenAlexaff
Kimberly Valle, Marcela R. Entwistle, Asa Bradman, Paul Brown, Emanuel Alcala, Ricardo Cisneros

Notice bibliographique

RevueJournal of Asthma · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaEmergency departmentConsumption (sociology)Environmental healthMedical emergencyGerontologyEmergency medicineFamily medicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Asthma is common, affecting up to 8% of adults in the United States. Several studies have shown an association between poorer diet and asthma. Despite the prevalence of fast-food consumption in the Western diet, research examining fast food consumption and asthma is limited. OBJECTIVE: This study aimed to examine the association between fast food consumption and asthma-related emergency room visits among adults with asthma in California from 2011-2016. METHODS: This cross-sectional study focused on 11,561 adults with asthma in California. Publicly available data from the California Health Interview Survey was used. The independent variable included fast food consumption, and the dependent variable was emergency room visits due to asthma. This study used logistic regression models and controlled for sex, race, self-reported overall health, BMI, and current smoking status. Survey weights were applied to ensure the analysis represented the general population. RESULTS: = 0.03). CONCLUSION: Our findings suggest that high consumption of fast food among adults with asthma may result in higher odds of asthma-related emergency room visits. Thus, decreasing fast food consumption may benefit adults with asthma by reducing emergency room visits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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