Effects of acute ambient pollution exposure on preterm prelabor rupture of membranes: A time-series analysis in Shanghai, China
Notice bibliographique
Résumé
While the effects of ambient pollutants on adverse perinatal outcomes have been studied, most studies have focused on preterm birth, stillbirth, and low birthweight. Few studies have examined the effects of ambient pollutants on prelabor rupture of membranes (PROM). This study was designed to explore the acute effects of ambient pollutants on both term PROM (TPROM) and preterm PROM (PPROM). We enrolled pregnant women receiving antenatal care between October 2013 and December 2019 at the International Peace Maternity and Child Health Hospital (IPMCHH). The effects of ambient pollutants (including PM2.5, PM10, SO2, CO, NO2, and 8-h O3) on TPROM and PPROM were estimated using generalized additive models (GAMs). Exposure-response relationship curves were also evaluated using GAMs after adjustment for confounding factors. Potential lagged effects were examined using various lag models. The data of 100,200 pregnant women who delivered at IPMCHH were analyzed. The fitted spline curves for PPROM were similar to the temporal trends of PM2.5, PM10, SO2, CO and NO2 but not O3, while those for TPROM were different from the temporal trends of all six air pollutants. An increased risk of PPROM was associated with increased concentrations of PM2.5, PM10, SO2 and CO on lag days 2 and 3, while no association was found between PPROM and daily concentration of O3. After adjustment for confounding factors, there was a shift in the exposure-response curves, indicating associations between PPROM and PM2.5, PM10, SO2, and CO on lag days 2–3. Interaction effects of PM2.5, PM10, SO2, and CO were also found to increase the risk of PPROM. In conclusion, acute exposures to six critical air pollutants were not associated with an increased risk of TPROM; however, PM2.5, PM10, SO2, and CO were found to interact, increasing the risk for PPROM on lag days 2 and 3.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».