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Enregistrement W2990775706 · doi:10.1289/isee.2014.o-172

Neighbourhood and Individual-Level Socially-Patterned Risk Factors Interact with Particulate Air Pollution to Modify Birth Weight: a Multilevel Analysis in British Columbia, Canada

2014· article· en· W2990775706 sur OpenAlexaffabout
Anders C. Erickson, Laura Arbour

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)Multilevel modelDecileDemographyBirth weightBody mass indexInteractionEnvironmental healthGeographyParticulatesCovariateMedicinePregnancyStatisticsMathematicsBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Exposure to particulate air pollution is increasingly being recognized as an important risk factor in adverse perinatal outcomes; however, its potential interaction with socially-patterned risk factors such as maternal smoking, body mass index and neighbourhood deprivation could lead to synergistic effects. The purpose of this research is to examine the relationship between particulate matter (PM2.5) and birth weight and its potential interaction with socially-patterned risk factors. Methods: Birth records with several individual-level covariates were obtained from Perinatal Services British Columbia (N=98,563). The modeled PM2.5 (from a national land-use regression model) and deprivation index are validated 3rd party datasets and were linked to the individual births using 6-digit maternal residential postal codes. Linear random-coefficient models were employed to estimate the fixed effects and between-area variability of PM2.5 and neighbourhood deprivation on birth weight with several cross-level interactions being tested. Model residuals were mapped to test for spatial auto-correlation and model misspecification. Results: After controlling for individual-level covariates, deprivation was significantly associated with reduced birth weight (-8.3 grams, 95%CI=-9.4 to -7.2 per decile) and explained 36% of the between-area differences in birth weight. Adding PM2.5 into the model further explained 10% of the between-area variability and reduced birth weight by -27.3 grams (95%CI=-32.7 to -21.9) per unit increase (µg/m3). Significant ameliorative cross-level interaction effects were revealed between PM2.5 and maternal heavy smoking and with obesity, as well as between deprivation and PM2.5. Mapping model residuals showed areas of significant local spatial auto-correlation. Conclusion: We show evidence that heavy smoking and obesity interact with PM2.5 to modify its negative effect on birth weight. Research is ongoing to confirm these results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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