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Enregistrement W3135619501 · doi:10.1016/j.envint.2021.106486

Fine particulate matter concentration and composition and the incidence of childhood asthma

2021· article· en· W3135619501 sur OpenAlexafffundabout
Éric Lavigne, Robert Talarico, Aaron van Donkelaar, Randall V. Martin, David M. Stieb, Eric Crighton, Scott Weichenthal, Marc Smith‐Doiron, Richard T. Burnett, Hong Chen

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoOttawa Public HealthDalhousie UniversityInstitute of Population and Public HealthMcGill UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésParticulatesAsthmaComposition (language)Incidence (geometry)Environmental scienceEnvironmental healthEnvironmental chemistryMedicineChemistryImmunologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations74
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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