Interdisciplinary-driven hypotheses on spatial associations of mixtures of industrial air pollutants with adverse birth outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adverse birth outcomes (ABO) such as prematurity and small for gestational age confer a high risk of mortality and morbidity. ABO have been linked to air pollution; however, relationships with mixtures of industrial emissions are poorly understood. The exploration of relationships between ABO and mixtures is complex when hundreds of chemicals are analyzed simultaneously, requiring the use of novel approaches. OBJECTIVE: We aimed to generate robust hypotheses spatially linking mixtures and the occurrence of ABO using a spatial data mining algorithm and subsequent geographical and statistical analysis. The spatial data mining approach aimed to reduce data dimensionality and efficiently identify spatial associations between multiple chemicals and ABO. METHODS: We discovered co-location patterns of mixtures and ABO in Alberta, Canada (2006-2012). An ad-hoc spatial data mining algorithm allowed the extraction of primary co-location patterns of 136 chemicals released into the air by 6279 industrial facilities (National Pollutant Release Inventory), wind-patterns from 182 stations, and 333,247 singleton live births at the maternal postal code at delivery (Alberta Perinatal Health Program), from which we identified cases of preterm birth, small for gestational age, and low birth weight at term. We selected secondary patterns using a lift ratio metric from ABO and non-ABO impacted by the same mixture. The relevance of the secondary patterns was estimated using logistic models (adjusted by socioeconomic status and ABO-related maternal factors) and a geographic-based assignment of maternal exposure to the mixtures as calculated by kernel density. RESULTS: From 136 chemicals and three ABO, spatial data mining identified 1700 primary patterns from which five secondary patterns of three-chemical mixtures, including particulate matter, methyl-ethyl-ketone, xylene, carbon monoxide, 2-butoxyethanol, and n-butyl alcohol, were subsequently analyzed. The significance of the associations (odds ratio > 1) between the five mixtures and ABO provided statistical support for a new set of hypotheses. CONCLUSION: This study demonstrated that, in complex research settings, spatial data mining followed by pattern selection and geographic and statistical analyses can catalyze future research on associations between air pollutant mixtures and adverse birth outcomes.
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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) | 0,008 | 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 ».