Fine particulate matter concentration and composition and the incidence of childhood asthma
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have found positive associations between outdoor fine particulate air pollution (≤2.5 μm, PM2.5) and childhood asthma incidence. However, the impact of PM2.5 composition on children’s respiratory health remains uncertain. We examined whether joint exposure to PM2.5 mass concentrations and its major chemical components was associated with childhood asthma development. We conducted a population-based cohort study by identifying 1,130,855 singleton live births occurring between 2006 and 2014 in the province of Ontario, Canada. Concentrations of PM2.5 and its seven major chemical components were assigned to participants based on their postal codes using chemical transport models and remote sensing. The joint impact of outdoor PM2.5 concentrations and its major components and childhood asthma incidence (up to age 6) were estimated using Cox proportional hazards models, allowing for potential nonlinearity. We identified 167,080 children who developed asthma before age 6. In adjusted models, outdoor PM2.5 mass concentrations during childhood were associated with increased incidence of childhood asthma (Hazard Ratio (HR) for each 1 μg/m3 increase = 1.026, 95% CI: 1.021–1.031). We found that the joint effects of PM2.5 and its components on childhood asthma incidence may be 24% higher than the conventional approach. Specific components/source markers such as black carbon, ammonium, and nitrate appeared to play an important role. Early life exposure to PM2.5 and its chemical components is associated with an increased risk of asthma development in children. The heterogeneous nature of PM2.5 should be considered in future health risk assessments.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».