Maternal exposure to air pollution and risk of autism in children: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The number of children diagnosed with autism spectrum disorder (ASD) has been increasing. Previous studies suggested potential association between pregnancy air pollution exposure and ASD. This systematic review and meta-analysis is intended to summarize the association between maternal exposure to outdoor air pollution and ASD in children by trimester based on recent studies. A systematic literature search in 3 databases (Medline, Embase, and Web of Science) was performed using subject headings related to ASD and air pollution since 2007. Eligible studies were screened and evaluated based on predetermined criteria. For meta-analyses, the studies were grouped by air pollutant and exposure time (prenatal period and trimesters). Within-group studies were standardized by log odds ratio (OR) and then combined by three meta-analysis methods: frequentist fixed and random effects models, and Bayesian random effects model. Initial search identified 1564 papers, of which 25 studies remained for final analysis after duplicates and ineligible studies were removed. Of the 25 studies, 13, 14, 12, and 7 studies investigated ASD in children associated with PM2.5, PM10, NO2, and ozone, respectively. The frequentist and Bayesian random effects models resulted in different statistical significance. For prenatal period, frequentist meta-analysis returned significant pooled ORs with 95% confidence intervals, 1.06(1.01,1.11) for PM2.5 and 1.02(1.01,1.04) for NO2, whereas Bayesian meta-analysis showed similar ORs with wider 95% posterior intervals, 1.06(1.00,1.13) for PM2.5 and 1.02(1.00,1.05) for NO2. Third trimester appeared to have higher pooled ORs for PM2.5, PM10, and ozone, but patterns in the time-varying associations over the trimester were inconsistent. For positive association between maternal exposure to ambient air pollution and ASD in children, there is some evidence for PM2.5, weak evidence for NO2 and little evidence for PM10 and ozone. However, patterns in associations over trimesters were inconsistent among studies and among air pollutants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».