Ambient air pollution and incidence of early-onset paediatric type 1 diabetes: A retrospective population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Studies have reported increasing incidence rates of paediatric diabetes, especially among those aged 0–5 years. Epidemiological evidence linking ambient air pollution to paediatric diabetes remains mixed. This study investigated the association between maternal and early-life exposures to common air pollutants (NO2, PM2.5, O3, and oxidant capacity [Ox; the redox-weighted average of O3 and NO2]) and the incidence of paediatric diabetes in children up to 6 years of age. All registered singleton births in Ontario, Ca nada occurring between April 1st, 2006 and March 31st, 2012 were included through linkage from health administrative data. Monthly exposures to NO2, PM2.5, O3, and Ox were estimated across trimesters, the entire pregnancy period and during childhood. Random effects Cox proportional hazards models were used to assess the relationships with paediatric diabetes incidence while controlling for important covariates. We also modelled the shape of concentration-response (CR) relationships. There were 1094 children out of a cohort of 754,698 diagnosed with diabetes before the age of six. O3 exposures during the first trimester of pregnancy were associated with paediatric diabetes incidence (hazard ratio (HR) per interquartile (IQR) increase = 2.00, 95% CI: 1.04–3.86). The CR relationship between O3 during the first trimester and paediatric diabetes incidence appeared to have a risk threshold, in which there was little-to-no risk below 25 ppb of O3, while above this level risk increased sigmoidally. No other associations were observed. O3 exposures during a critical period of development were associated with an increased risk of paediatric diabetes incidence.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».