Association between prenatal exposure to PM2.5 and the increased risk of specified infant mortality in South Korea
Notice bibliographique
Résumé
Findings from previous studies on the association between exposure to fine particulate matter (PM2.5) and the risk of infant mortality were inconsistent. Thus, two main objectives of our study were to examine the association between exposure to PM2.5 and specified infant mortality and to identify critical trimesters. We retrospectively created a birth cohort of singleton full-term infants born in South Korea between 2010 and 2015 using national birth and infant mortality data. The specified causes of infant mortality were circulatory and respiratory diseases, perinatal conditions, congenital anomalies, and sudden infant death syndrome. We performed 1:10 propensity score matching for various exposure windows: each trimester, prenatal, and postnatal (up to age 1). Conditional logistic regression was applied to estimate odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs), while accounting for gestational age, birth weight, maternal education level, season of birth, and regions (metropolitan areas/provinces). We also conducted sex-stratified analyses and used different matching ratios for sensitivity analyses. A total of 2,501,836 births and 761 deaths (0.03%) were identified in the birth cohort. We found an increased risk of infant mortality per 10 µg/m3 increase in PM2.5 exposure during the prenatal period (OR: 1.29, 95% CI: 1.07–1.55). Exposure in the 1st and 2nd trimesters was linked to an elevated risk (OR: 1.19, 95% CI: 1.02–1.37; OR: 1.21, 95% CI: 1.04–1.40). However, no association was shown in the third trimester. PM2.5 exposure in the 1st and 2nd trimesters was associated with elevated male infant mortality, but did not reach statistical significance in female infants. The use of different matching ratios did not significantly affect the results. The study findings suggest that exposure to PM2.5 could affect infant mortality differently by the timing of exposure and sex, which suggests a relation to fetal development. However, further investigations are warranted.
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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 ».