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Enregistrement W4416848176 · doi:10.22541/au.176457976.60902036/v1

Worldwide impact of human development and inequality on the prevalence of asthma, rhinoconjunctivitis and eczema.

2025· article· W4416848176 sur OpenAlexaff
Luis García‐Marcos, Chen‐Yuan Chiang, Innes Asher, Guy B. Marks, Asma El Sony, Refiloe Masekela, Karen Bissel, Eamon Ellwood, Philippa Ellwood, Neil Pearce, David P. Strachan, A. Elena Martínez-Torres, Manuel Sánchez‐Solís, Kevin Mortimer, Eva Morales

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityAsthmaHuman development (humanity)Human capitalHuman Development ReportEpidemiologyPoverty

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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