Effect of Exposure to Cats and Dogs on the Risk of Asthma and Allergic Rhinitis: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundControversies persist regarding whether exposure to cat or dog increases the risk of asthma and allergic rhinitis.ObjectiveThis meta-analysis aimed to assess the associations between exposure to cats or dogs and the development of asthma and allergic rhinitis.MethodsA systematic review was performed to identify case-control and cohort studies before May 2019, evaluating the association between exposure to cats and dogs and the risk of asthma and rhinitis. The risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. The odds ratios (ORs) and risk ratios (RRs) were pooled for case-control and cohort studies, respectively. Subgroup analyses were performed on prespecified study-level characteristics.ResultsThe meta-analysis of 34 cohort studies showed a protective role of exposure to cats [RR: 0.88, 95% confidence interval (CI): 0.77–0.99] or dogs (RR: 0.85, 95% CI: 0.73–0.97) in the development of asthma. The subgroup analysis of birth cohort (RR: 0.74, 95% CI: 0.56–0.93) and children population (RR: 0.83, 95% CI: 0.70–0.96) also suggested a favorable role of exposure to dogs in the development of asthma. Pooled evidence from 13 case-control studies indicated no significant impact of cats (OR: 1.66, 95% CI: 0.39–2.94) and dogs (OR: 1.22, 95% CI: 0.92–1.52) on the development of asthma. A pooled analysis of five cohort studies showed a favorable effect of exposure to cats (RR: 0.60, 95% CI: 0.33–0.86) or dogs (RR: 0.68, 95% CI 0.44–0.90) on the development of allergic rhinitis.ConclusionThe findings indicated a protective effect of exposure to cats and dogs, especially ownership, on the development of asthma and allergic rhinitis.
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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».