The reduction of birth weight by fine particulate matter and its modification by maternal and neighbourhood-level factors: a multilevel analysis in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this research was to determine the relationship between modeled particulate matter (PM2.5) exposure and birth weight, including the potential modification by maternal risk factors and indicators of socioeconomic status (SES). METHODS: Birth records from 2001 to 2006 (N = 231,929) were linked to modeled PM2.5 data from a national land-use regression model along with neighbourhood-level SES and socio-demographic data using 6-digit residential postal codes. Multilevel random coefficient models were used to estimate the effects of PM2.5, SES and other individual and neighbourhood-level covariates on continuous birth weight and test interactions. Gestational age was modeled with a random slope to assess potential neighbourhood-level differences of its effect on birth weight and whether any between-neighbourhood variability can be explained by cross-level interactions. RESULTS: Models adjusted for individual and neighbourhood-level covariates showed a significant non-linear negative association between PM2.5 and birth weight explaining 8.5 % of the between-neighbourhood differences in mean birth weight. A significant interaction between SES and PM2.5 was observed, revealing a more pronounced negative effect of PM2.5 on birth weight in lower SES neighbourhoods. Further positive and negative modification of the PM2.5 effect was observed with maternal smoking, maternal age, gestational diabetes, and suspected maternal drug or alcohol use. The random intercept variance indicating between-neighbourhood birth weight differences was reduced by 75 % in the final model, while the random slope variance for between-neighbourhood gestational age effects remained virtually unchanged. CONCLUSION: We provide evidence that neighbourhood-level SES variables and PM2.5 have both independent and interacting associations with birth weight, and together account for 49 % of the between-neighbourhood differences in birth weight. Evidence of effect modification of PM2.5 on birth weight across various maternal and neighbourhood-level factors suggests that certain sub-populations may be more or less vulnerable to relatively low doses PM2.5 exposure.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».