Integrative Strategy for Finding Co-Location Patterns between Adverse Birth Outcomes and Industrial Air Pollution
Notice bibliographique
Résumé
The relationship of many hazardous pollutants present in ambient air with adverse birth outcomes (ABO) is still unknown, particularly from those released by industry. The knowledge gap is even greater when considering the impact of mixtures of hazardous pollutants on pregnancy outcomes. We aimed to collaboratively overcome methodological limitations to identify potential hazardous mixtures of industrial air pollutants spatially related to the occurrence of ABO in Alberta.We applied integrative data analyses on large existing databases (2006-2012) from (i) the National Pollutant Release Inventory on chemicals released into air by industry; (ii) the Alberta Perinatal Health Program on births, known maternal risk factors for ABO, and the maternal postal code at birth; (iii) an area-level socioeconomic status index (SES). We developed a novel spatial data mining (DM) algorithm to identify significant spatial colocation rules of combinations of emitted chemicals and ABO (i.e., preterm birth [PTB], small for gestational age [SGA], and low birth weight at term [LBWT]). We used a Geographic Information System (GIS) to assign exposures to residences within 10 km of emission sites. We used epidemiological analysis to calculate the corresponding odds ratios of exposures to chemical mixtures and the occurrence of ABO, adjusted by maternal covariates and SES.DM distinguished five rules combining three chemicals - gases, particulate matter and organics - associated with ABO. GIS assigned exposure and epidemiological analysis identified all rules with increased odds for induced PTB, four for SGA, and only two for LBWT.The combined interdisciplinary use of data mining, GIS, and epidemiology strategies enabled us to generate new hypothesis by identifying the risks associated with mixtures of hazardous chemicals and ABO - findings that proved elusive when applying methodologies individually. These discoveries enhance our understanding of the role of chemical mixtures in ABO.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».