Traffic-related air pollution and incident asthma in a high-risk birth cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract \nOBJECTIVES: \nThe risk of incident asthma and bronchial hyper-reactivity associated with early life exposure to traffic-related air pollution has not been fully elucidated. We aimed to evaluate the hypothesis that the risk of new onset asthma is positively associated with early exposure to traffic-related air pollution in a well-characterised high-risk birth cohort. \nMETHODS: \nInfants at high-risk for asthma were recruited for an intervention study. Birth year exposures to NO, NO(2), black carbon and PM(2.5) were estimated by land use regression. At 7 years of age, asthma was assessed by a paediatric allergist and bronchial hyper-reactivity was measured by methacholine challenge. Associations between exposures and outcomes were analysed by stepwise multiple logistic regression, adjusted for potential confounding variables. \nRESULTS: \nExposure estimates were available for 184 children; 23 were diagnosed with asthma and 68 with bronchial hyper-reactivity. The IQR (4.1 μg/m(3)) of birth year PM(2.5) was associated with a significantly increased risk of asthma (OR 3.1, 95% CI 1.3 to 7.4) and with a trend to increased risk of bronchial hyper-reactivity. Similar findings were noted in association with NO and NO(2), while black carbon did not appear to confer increased risk. \nCONCLUSION: \nModest elevations in exposure to some traffic-related air pollutants during the year of birth are associated with new onset asthma assessed at age 7. That significant associations were revealed in spite of a limited sample size emphasises the strengths of a high-risk birth cohort model, along with individual air pollution exposure estimates and well-characterised data on covariates and outcomes.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».