AIR POLLUTION AND ADVERSE BIRTH OUTCOMES: AN INTERNATIONAL ANALYSIS OF WORLD HEALTH ORGANIZATION GLOBAL SURVEY ON MATERNAL AND PERINATAL HEALTH
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Inhaling fine particles (PM2.5), one component of air pollution, into the deep regions of the lung can induce oxidative stress and inflammation, and may contribute to onset of preterm labor. The aim of this research was to examine the relationship between PM2.5 and adverse birth outcomes among 22 countries in the World Health Organization Global Survey on Maternal and Perinatal Health from 2004-2008. Methods: Global PM2.5 estimates from remote sensing data were developed to produce long-term average values (2001-2006). Clinics were geocoded, and PM2.5 levels were generated in 50 kilometer radius circular buffers around each clinic. We used generalized estimating equations to determine the relationship between clinic-level PM2.5 levels and preterm birth and low birthweight at the individual level, adjusting for seasonality and potential confounders at the individual, clinic and country levels. Region-specific and country-specific associations were also investigated. Results: When looking across all countries and adjusting for seasonality, PM2.5 was not associated with preterm birth or low birthweight. Higher PM2.5 was associated with higher odds of low birthweight in African countries. In China, the country with the largest range of particulate levels, higher PM2.5 was associated with higher odds of preterm birth and low birthweight, with some evidence of a threshold effect when comparing the fourth quartile to the first quartile of PM2.5 (Odds Ratio [OR] = 1.79; 95% Confidence Interval [CI]: 0.97-3.31 and OR = 1.60; CI: 1.02-2.51 for preterm birth and low birthweight, respectively). Conclusions: Looking at the relationship between fine particles and adverse birth outcomes across countries and within countries with a large range of particulate levels gives additional insight into the potential causal mechanisms between air pollution 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».