Prevalence trends and risk factors for allergic rhinoconjunctivitis, asthma and eczema in the UK
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allergic rhinoconjunctivitis (ARC), asthma and eczema carry a substantial morbidity. These conditions often co-exist within the same individual and their prevalence can differ based on age, ethnicity and gender. OBJECTIVES: Using a UK primary care database, we estimated the trends in prevalence over the last decade for ARC, asthma and eczema and associated risk factors. METHODS: Longitudinal cohort analysis of the health improvement (THIN) database between 1st Jan 2010 and 1st Jan 2019. Logistic regression analysis was used to explore risk factors for diagnosis of these conditions. RESULTS: An average of 4.17 million records per year were analysed, 19.4% were children and 49.75% were male. There was an increase in prevalence of ARC, asthma and eczema amongst adults during the study period, whereas ARC and asthma prevalence amongst children has fallen. By 2018, 1:8 adults and 1:14 children had ARC; asthma was diagnosed in 1:7 adults and 1:10 children whereas eczema was diagnosed in 1:6 adults and 1:4 children respectively. There were regional discrepancies in allergy prevalence across the UK. Caucasians generally had the highest rates of asthma and lower rates of ARC compared with other ethnic groups. Having other allergies substantially increases the odds of having asthma, eczema and ARC. CONCLUSION: The population burden of ARC, asthma and eczema in the UK is substantial. These conditions are often associated with other allergies and can, therefore, be complex to manage. These data support calls for improvement of pathways of care for allergy patients in the UK.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».