Notice bibliographique
Résumé
Aim: This narrative review aims to identify key elements that facilitate the transition from recurrent episodes of wheezing to chronic inflammatory airway disease. Methods: The article presents the results of numerous studies that identify the influence of genetic and environmental factors on the development of asthma in children. Whole-genome data analysis revealed novel genetic loci associated with various asthma phenotypes. Additionally, the study underscored the significance of environmental factors, such as air pollution and microbial colonization, in the disease's onset. Results: The results provided a foundation for developing new prevention and treatment strategies for childhood asthma, emphasizing a personalized approach that considers each patient's unique genetic and environmental profile. The main findings indicate that up to 50% of children under 6 years old experience wheezing episodes, but only 30% of these children develop asthma. Data analysis demonstrated that both genetic and environmental factors significantly influence asthma development in children with preschool wheezing. Genetic research has identified several genes associated with early-onset asthma, including CDHR3, IL33, and genes at the 17q12-21 locus. Surrounding conditions such as viral infections, allergens, tobacco smoke, and the microbiome also play a substantial role in asthma development. Conclusions: Understanding the relationship between hereditary and environmental influences in the advancement from preschool wheeze to asthma is crucial for developing effective prophylactic and treatment strategies. The study of factors influencing the development of asthma in children is important for understanding the mechanisms of disease formation and developing effective methods of prevention and treatment. Special attention is paid to the interaction of genetic and external factors influencing the early stages of pathogenesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».