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Enregistrement W2142911415 · doi:10.1155/2014/901017

The Shared Pathoetiological Effects of Particulate Air Pollution and the Social Environment on Fetal-Placental Development

2014· review· en· W2142911415 sur OpenAlexafffund
Anders C. Erickson, Laura Arbour

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental and Public Health · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésEnvironmental healthEnvironmental epidemiologyPregnancySocioeconomic statusEpidemiologyMedicinePsychosocialConfoundingAir pollutionPopulationBiologyPathologyPsychiatryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to particulate air pollution and socioeconomic risk factors are shown to be independently associated with adverse pregnancy outcomes; however, their confounding relationship is an epidemiological challenge that requires understanding of their shared etiologic pathways affecting fetal-placental development. The purpose of this paper is to explore the etiological mechanisms associated with exposure to particulate air pollution in contributing to adverse pregnancy outcomes and how these mechanisms intersect with those related to socioeconomic status. Here we review the role of oxidative stress, inflammation and endocrine modification in the pathoetiology of deficient deep placentation and detail how the physical and social environments can act alone and collectively to mediate the established pathology linked to a spectrum of adverse pregnancy outcomes. We review the experimental and epidemiological literature showing that diet/nutrition, smoking, and psychosocial stress share similar pathways with that of particulate air pollution exposure to potentially exasperate the negative effects of either insult alone. Therefore, socially patterned risk factors often treated as nuisance parameters should be explored as potential effect modifiers that may operate at multiple levels of social geography. The degree to which deleterious exposures can be ameliorated or exacerbated via community-level social and environmental characteristics needs further exploration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations93
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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