Multi-Pollutant Analysis of Reproductive Outcomes and Air Pollution Using the CMAQ Model
Notice bibliographique
Résumé
ISEE-0645 Background and Objective: A growing body of research has reported associations between exposure to ambient air pollution and adverse reproductive outcomes. We previously reported associations in a population-based cohort between small for gestational age (SGA) and pre-term birth with regulatory monitor-based and land use regression model exposure estimates. Here we present findings using estimates from the Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) modeling system for additional air pollution metrics in the region of Vancouver, Canada. Methods: We identified 70,249 singleton births born between 1999 and 2002 with complete covariate and residential history data. We estimated risk of mean pregnancy exposures on SGA and preterm birth in logistic regression models. We obtained daily average CMAQ model estimates from May 30, 2004 to May 29, 2005, at a grid resolution of 4 x 4 km2; these were linked by month and day to the residential (6-digit postal code) histories of mothers during pregnancy with the actual birth year being retained as a covariate. CMAQ estimates for 20 particle components and 7 gaseous species were included in analyses. Results: For SGA, elevated ORs were observed for NO/NO2, CO, NH3 and particulate NH4 (accumulation mode). Other particle species associated with elevated ORs were soil and coarse mass, elemental carbon, accumulation mode nitrate and sulfate and primary (but not secondary) organic mass. Although the number of cases was small (N = 241) we observed consistent associations with pre-term birth <30 weeks for unspecified anthropogenic accumulation mode mass, coarse mass, and ammonia. Conclusion: Exposure estimates derived from the CMAQ model showed associations with birth outcomes that generally were consistent with previous observations based upon monitoring network data and land use regression models. Associations with preterm births <30 weeks were also consistent with prior findings of an association with PM2.5 mass, but also suggest a non-traffic source for this relationship.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».