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Enregistrement W3008063159 · doi:10.1016/j.envres.2020.109291

Ambient air pollution and incidence of early-onset paediatric type 1 diabetes: A retrospective population-based cohort study

2020· article· en· W3008063159 sur OpenAlexafffundabout
Michael Elten, Jessy Donelle, Isac Lima, Richard T. Burnett, Scott Weichenthal, David M. Stieb, Perry Hystad, Aaron van Donkelaar, Hong Chen, Lauren A. Paul, Eric Crighton, Randall V. Martin, Mary Lou Decou, Wei Luo, Éric Lavigne

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaPublic Health OntarioMcGill UniversityUniversity of TorontoDalhousie UniversityHealth CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHealth CanadaClean Air Regulatory AgendaPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Interquartile rangeDiabetes mellitusPregnancyCohortHazard ratioCohort studyEpidemiologyPopulationType 1 diabetesProportional hazards modelPediatricsEnvironmental healthInternal medicineConfidence intervalEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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