Worldwide impact of human development and inequality on the prevalence of asthma, rhinoconjunctivitis and eczema.
Notice bibliographique
Résumé
Background Lower income countries have lower asthma prevalence. However, how differences in human development and inequality can explain changes in the prevalence of asthma and allergic diseases is not known. Methods The Global Asthma Network Phase I study reported prevalence of asthma and allergic diseases in children (6-7 years), adolescents (13-14 years), and their parents/guardians in 16, 25 and 17 countries. Gini inequality index (GinI) and human development index (HDI), together with mean annual relative humidity and temperature, and latitude, were used as potential explanatory factors of prevalence differences using meta-regression models, fitted values and heatmaps of prevalence. Results GinI and HDI explained some proportion of asthma prevalence variability, which was highest in children (up to ~70% for disease indicators such as current wheeze or symptoms of severe asthma) and lowest in adolescents (~22% for symptoms of severe asthma or asthma ever). Rhinoconjunctivitis prevalence variability was poorly explained by covariates (from ~53% for current rhinoconjunctivitis among children -an exception- to none). Eczema indicators were explained in a range from ~60% in children (current eczema symptoms and symptoms of severe eczema) to ~12% in adolescents (current eczema symptoms). Overall, heatmaps showed areas of higher prevalence in the intersection of high GinI and high HDI values. Conclusions HDI and Gini explain part of the worldwide variability in the prevalence of asthma, rhinoconjunctivitis, and eczema. This explanatory power is highest for asthma and lowest for rhinoconjunctivitis. Individuals from lower-resourced communities in highly developed countries are at the greatest risk, particularly for asthma.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».