Housing tenure and early-life acute lower respiratory tract infection admissions in two national Scottish birth cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Early-life acute lower respiratory tract infections (LRTIs) have been associated with subsequent wheezing, asthma and mortality. Despite infants and young children spending much of their time at home, the association of housing circumstances, including housing ownership status, on acute LRTI hospital admissions is not well explored. Objective: To assess the association between housing tenure and the odds of hospital admission for acute LRTIs in children aged <2 years in Scotland. Methods: Scottish birth records were linked to maternal census data (2001 and 2011) to construct two birth cohorts: cohort 1 (C1; born 2000-2002) and cohort 2 (C2; 2010-2012). Linkage to hospital records provided information on acute LRTI admissions. Using multivariable logistic regression models, we estimated the association of housing tenure with the odds of ≥1 hospital admission for LRTI before the second birthday with adjustment for area of residence (urban/rural), maternal highest qualification level and maternal age. Results: There were 14 833 LRTI admissions in 12 527 children across both cohorts. 4.0% and 5.3% children in C1 and C2, respectively, had ≥1 LRTI admission. Compared with living in owned housing, the odds of LRTI admission were higher in children living in social rented housing (C1: OR 1.40, 95% CI 1.31 to 1.49; C2: 1.23, 1.16 to 1.31), private rented (C1: 1.24, 1.11 to 1.39; C2: 1.14, 1.06 to 1.21) and rent-free housing (C1: 1.53, 1.35 to 1.74; C2: 1.04, 0.80 to 1.36). Conclusion: Children living in rented housing had higher odds of early-childhood LRTI admission compared with those living in owned housing in Scotland. Further linkage to residential-level data could inform the design of LRTI prevention policies.
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 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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».