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Enregistrement W2574929289 · doi:10.1016/j.envint.2017.01.004

Maternal exposure to ambient air pollution and risk of early childhood cancers: A population-based study in Ontario, Canada

2017· article· en· W2574929289 sur OpenAlexafffundabout
Éric Lavigne, Marc‐André Bélair, T. Minh, David M. Stieb, Perry Hystad, Aaron van Donkelaar, Randall V. Martin, Dan L. Crouse, Eric Crighton, Hong Chen, Jeffrey R. Brook, Richard T. Burnett, Scott Weichenthal, Paul J. Villeneuve, Teresa To, Sabit Cakmak, Markey Johnson, Abdool S. Yasseen, Kenneth C. Johnson, Marianna Ofner, Lin Xie, Mark Walker

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensOntario Stroke NetworkSickKids FoundationOttawa HospitalCarleton UniversityEnvironment and Climate Change CanadaPublic Health OntarioUniversity of OttawaPublic Health Agency of CanadaMcGill UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenUniversity of New BrunswickDalhousie UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa Public HealthHealth Canada
Organismes subventionnairesNational Center for Injury Prevention and ControlHealth CanadaClean Air Regulatory AgendaInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicinePregnancyInterquartile rangeHazard ratioEnvironmental healthPopulationConfoundingProportional hazards modelDemographyConfidence intervalInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background There are increasing concerns regarding the role of exposure to ambient air pollution during pregnancy in the development of early childhood cancers. Objective This population based study examined whether prenatal and early life (< 1 year of age) exposures to ambient air pollutants, including nitrogen dioxide (NO 2 ) and particulate matter with aerodynamic diameters ≤ 2.5 μm (PM 2.5 ), were associated with selected common early childhood cancers in Canada. Methods 2,350,898 singleton live births occurring between 1988 and 2012 were identified in the province of Ontario, Canada. We assigned temporally varying satellite-derived estimates of PM 2.5 and land-use regression model estimates of NO 2 to maternal residences during pregnancy. Incident cases of 13 subtypes of pediatric cancers among children up to age 6 until 2013 were ascertained through administrative health data linkages. Associations of trimester-specific, overall pregnancy and first year of life exposures were evaluated using Cox proportional hazards models, adjusting for potential confounders. Results A total of 2044 childhood cancers were identified. Exposure to PM 2.5 , per interquartile range increase, over the entire pregnancy, and during the first trimester was associated with an increased risk of astrocytoma (hazard ratio (HR) per 3.9 μg/m3 = 1.38 (95% CI: 1.01, 1.88) and, HR per 4.0 μg/m 3 = 1.40 (95% CI: 1.05–1.86), respectively). We also found a positive association between first trimester NO 2 and acute lymphoblastic leukemia (ALL) (HR = 1.20 (95% CI: 1.02–1.41) per IQR (13.3 ppb)). Conclusions In this population-based study in the largest province of Canada, results suggest an association between exposure to ambient air pollution during pregnancy, especially in the first trimester and an increased risk of astrocytoma and ALL. Further studies are required to replicate the findings of this study with adjustment for important individual-level confounders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations122
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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