Early-life exposure to traffic-related air pollution and child anthropometry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early-life exposure to traffic-related air pollution may decrease fetal growth and increase childhood obesity risk. Our objective was to evaluate the relationship of early-life exposure to traffic-related air pollution with birthweight in term newborns and obesity at age 7-8 years in two prospective birth cohorts in Cincinnati, OH (the Health Outcomes and Measures of the Environment (HOME) Study and Cincinnati Childhood Allergy and Air Pollution Study (CCAAPS)). METHODS: We estimated elemental carbon attributable to traffic (ECAT) exposure at residential addresses during pregnancy with a validated land use regression model. We assessed birthweight among term infants using birth records or parent report (HOME Study n= 333 and CCAAPS n=590). We measured children's weight and height at 7-8 years, and calculated age- and sex-specific BMI z-scores (HOME Study n= 198 and CCAAPS n=459). Using multivariable linear regression, we estimated the difference in term birthweight and BMI z-score per interquartile range (IQR) increase in ECAT concentrations in each cohort separately and in the pooled sample. RESULTS: In adjusted models, ECAT exposure was not associated with lower birthweight (pooled sample β: 30g; 95% CI: -6, 66), or with higher BMI z-score (pooled sample β: -0.04; 95% CI: -0.15, 0.08). Infant sex modified the association between ECAT and birthweight (p=0.05). Among male newborns, higher ECAT concentrations were associated with higher birthweight (β: 61g; 95% CI: 9, 113), but we observed no association among female newborns (β: -9g; 95% CI: -58, 41). CONCLUSIONS: In contrast to some prior studies, early-life traffic-related air pollution exposure was not associated with lower birthweight or increased childhood adiposity in these two cohorts.
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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) | 0,007 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».