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Enregistrement W2981786751 · doi:10.1097/01.ee9.0000610076.41995.c5

Maternal Exposure to Air Pollutions and Risk of Autism in Children: A Systematic Review and Meta-analysis

2019· review· en· W2981786751 sur OpenAlexaffabout
HeeKyoung Chun, Cheryl Leung, Wen Su, Judy McDonald, Hyeong‐Moo Shin

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Epidemiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensHealth CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisFrequentist inferenceConfidence intervalOdds ratioMedicineRandom effects modelPublication biasAutism spectrum disorderEnvironmental healthDemographyBayesian probabilityAutismStatisticsPsychiatryInternal medicineBayesian inferenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TPS 731: Neurological effects in children, Exhibition Hall, Ground floor, August 26, 2019, 3:00 PM - 4:30 PM Background: The number of children diagnosed with autism spectrum disorder (ASD) has increased. This systematic review and meta-analysis aimed to summarize the association between maternal exposure to outdoor air pollution and ASD in children. Methods: A systematic literature search in three databases (Medline, Embase, and Web of Science) was performed using subject headings related to ASD and maternal exposure to air pollution. Eligible studies were screened based on predetermined criteria, and risk of bias was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale. 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 due to the small number of studies. Results: The initial search identified 1,302 papers, of which 20 studies remained for final analysis after duplicates and ineligible studies were removed. Of the 20 studies, 9, 11, 10, and 6 studies, respectively, investigated the association of ASD with PM2.5, PM10, NO2, and ozone. The frequentist and Bayesian random effects models resulted in different statistical significance. For prenatal period, frequentist meta-analysis returned significant pooled ORs for PM2.5 (1.073 with 95% confidence interval (1.008, 1.142)) and ozone (1.010: (1.002, 1.017)), but Bayesian meta-analysis showed ORs with wider uncertainty for PM2.5 (1.075 with 95% posterior interval (0.966, 1.222)) and ozone (1.010: (0.907, 1.133)). Trimester 3 appeared to have higher pooled ORs for PM2.5, PM10, NO2, and ozone. Patterns in the time-varying associations over the trimester were inconsistent, as between-study differences were apparent. Conclusions: There is marginal evidence for positive associations between maternal exposure to PM2.5, but not PM10, NO2, and ozone, and ASD development in children during pregnancy. However, trends in associations over trimesters were inconsistent between studies and between air pollutants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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