The Impact of War on Asthma, a Systematic Review and Meta‐Analysis: An <scp>EAACI</scp> Task Force Report
Notice bibliographique
Résumé
Wartime events have been followed by an increase in asthma prevalence, which is believed to result from a combination of environmental hazards and psychological trauma. This systematic review and meta-analysis aimed to investigate this relationship by pooling available data on various wartime exposures, such as occupational, environmental, and psychological factors. MEDLINE, Scopus, and Cochrane databases were searched for articles that measure the effect of war-related exposures on asthma. Risk of bias was assessed using the Effective Public Health Practice Project tool. The retrieved effects were then used to fit meta-analytical models. A total of 48 studies, corresponding to 90 effect measures, were included. War-related post-traumatic stress disorder showed the strongest association with asthma outcomes (OR [95% CI] = 2.25 [1.04, 4.89]), followed by experiencing at least one life-threatening event (1.96 [1.18, 3.26]) and depression (1.56 [1.02, 2.37]). Although environmental exposures were also associated with an increased asthma risk in subgroup analysis (1.64 [1.32, 2.04]), this effect was mitigated when psychological variables were included in the models. The study's results show that wartime events and conflicts may increase asthma prevalence and outcomes associated with asthma. The management of asthma symptoms, lung function, and mental health seems fundamental in individuals who have experienced psychological trauma in war zones. Trial Registration: PROSPERO registration number: CRD42023444101.
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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 | 0,017 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».