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Enregistrement W4407508971 · doi:10.1159/000544734

National Trends in Asthma Prevalence among Adolescents in South Korea, 2007–2023: A National Representative Serial Study

2025· article· en· W4407508971 sur OpenAlexfundno aff
Juyeong Kim, Yesol Yim, Seoyoung Park, Hyunjee Kim, Lee Smith, Guillermo F. López Sánchez, Jae Won Kim, Selin Woo, Dong Keon Yon

Notice bibliographique

RevueInternational Archives of Allergy and Immunology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute for Information and Communications Technology PromotionInformation Technology Research CentreMinistry of Food and Drug SafetyMinistry of Science and ICT, South KoreaIran Telecommunication Research CenterNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésPandemicAsthmaMedicineDemographyConfidence intervalLogistic regressionOdds ratioYoung adultOddsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthPediatricsDiseaseImmunologyGerontologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Although previous studies have analyzed trends in asthma prevalence among adolescents before and during the COVID-19 pandemic, research specifically investigating asthma prevalence after the pandemic is lacking. Therefore, this study aims to analyze the long-term trends and the impact of the COVID-19 pandemic on the prevalence of asthma among Korean adolescents. Methods: Data were collected from a nationwide representative study (Korean Youth Risk Behavior Web-based Survey), conducted among adolescents aged 12–18 years from 2007 to 2023. To assess the impact of the COVID-19 pandemic, data were divided into three periods: pre-pandemic (2007–2019), intra-pandemic (2020–2022), and post-pandemic (2023). The prevalence of current asthma and variations in asthma prevalence across the pre-, intra-, and post-pandemic periods were analyzed using weighted linear regression and logistic models with 95% confidence intervals (CIs). Results: A total of 1,087,236 participants (559,840 males: 51.49%) were included in the analysis from 2007 to 2023. The weighted asthma prevalence exhibited slight fluctuations prior to the pandemic, with no notable overall changes. However, a substantial decline was observed during the intra-pandemic period compared to pre-pandemic (βdiff intra- versus pre-pandemic, −0.11; 95% CI: −0.12 to −0.09), followed by a slight weakening in the post-pandemic period (βdiff post- versus intra-pandemic, 0.07; 95% CI: 0.03–0.10). This trend persisted when analyzed by sex, with males exhibiting a higher prevalence than females throughout the entire period (versus females weighted odds ratio, 1.31; 95% CI: 1.29–1.34). Additionally, prior to the pandemic, the prevalence of asthma was higher among students in grades 7–9. However, after the pandemic began, students in grades 10–12 showed higher prevalence rates than their younger counterparts. The prevalence was also higher among adolescents who were overweight or obese, smoked, lived in facilities, had low household income, consumed fast food more than five times a week, experienced high stress levels, and reported low subjective recovery from fatigue. Conclusions: This comprehensive study suggests that the prevalence of asthma among adolescents varies with age and may be affected by the COVID-19 pandemic. Additionally, it identifies key factors contributing to asthma vulnerability, highlighting the importance of developing age-specific policies and targeted interventions for these at-risk groups.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,302
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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