The contribution of housing renovation to children’s blood lead levels: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Routine renovation of older housing is a risk factor for childhood lead poisoning, but the contribution to children's blood lead levels is poorly defined for children with lower exposure levels. METHODS: We examined a prospective cohort of 276 children followed from 6 to 24 months of age. We conducted surveys of renovation activities and residential lead hazards and obtained blood lead level (B-Pb) every six months. We analyzed B-Pb in a repeated measures design using a mixed effects linear model. RESULTS: Parent reported interior renovation ranged from 11 to 25% of housing units at the four, 6-month periods. In multivariable analysis, children whose housing underwent interior renovation had a 12% higher mean B-Pb by two years of age compared with children whose housing units were not renovated (p < 0.01). The time between renovation and the child blood lead sample was associated with higher B-Pb (p-value for trend <0.01); compared to children in non-renovated housing, children whose housing units underwent renovation in the prior month had a 17% higher mean B-Pb at two years of age, whereas children whose housing renovation occurred in the prior 2-6 months had an 8% higher mean B-Pb. We also found an association between higher paint lead loading, measured using an X-ray fluorescence (XRF) based paint lead index, and child B-Pb (p = 0.02); for every 10 mg/cm2 increase in paint lead loading index there was a 7.5% higher mean childhood B-Pb. CONCLUSIONS: In an analysis of data collected before the recent changes to Environmental Protection Agency's Lead, Renovation, Repair and Painting Rule, routine interior housing renovation was associated with a modest increase in children's B-Pb. These results are important for the provision of clinical advice, for housing and public health professionals, and for policymakers.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».