PREVALENCE OF ACUTE RESPIRATORY INFECTIONS IN SAUDI ARABIAN CHILDREN: AN ANALYTICAL STUDY OF CAUSES AND RISK FACTORS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute respiratory infections (ARIs) are a leading cause of morbidity and mortality in children globally, with significant prevalence in Saudi Arabia due to environmental, socioeconomic, and healthcarerelated factors. This study aimed to assess the prevalence of ARIs among Saudi children and identify key risk factors contributing to their occurrence. Methods: A cross-sectional analytical study was conducted, involving 300 children aged 6 months to 12 years. Data were collected via structured interviews with parents/guardians and clinical record reviews. Variables included socio-demographics, environmental exposures, immunization status, and nutritional indicators. Statistical analyses, including chi-square tests and logistic regression, were performed using SPSS version 26. Results: The prevalence of ARIs was 33%, with higher rates observed in children exposed to parental smoking (48.8%), poor indoor ventilation (50.9%), and indoor charcoal heating (51.4%). Incomplete immunization (60.3%) and underweight status (55.2%) were significant predictors of ARIs. Logistic regression confirmed strong associations between ARIs and incomplete immunization (OR = 3.2), underweight status (OR = 2.6), parental smoking (OR = 2.1), and poor ventilation (OR = 1.8). Conclusion: ARIs remain a major health concern among Saudi children, driven by modifiable risk factors such as environmental exposures, inadequate immunization, and malnutrition. Targeted public health interventions, including parental education, improved vaccination coverage, and better indoor air quality, are essential to reduce the burden of ARIs in this population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».