Critical Time Windows for Air Pollution Exposure and Birth Weight in a Multicity Canadian Pregnancy Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal prenatal exposure to air pollution has been associated with adverse birth outcomes. However, previous studies focused on a priori time intervals such as trimesters reported inconsistent associations. OBJECTIVES: We investigated time-varying vulnerability of birth weight to fine particulate matter (PM2.5) and nitrogen dioxide (NO2) using flexible time intervals. METHODS: We analyzed 1,300 live, full-term births from Maternal-Infant Research on Environmental Chemicals, a Canadian prospective pregnancy cohort spanning 10 cities (2008-2011). Daily PM2.5 and NO2 concentrations were estimated from ground-level monitoring, satellite models, and land-use regression, and assigned to participants from pre-pregnancy through delivery. We developed a flexible two-stage modeling method-using a Bayesian Metropolis-Hastings algorithm and empirical density threshold-to identify time-dependent vulnerability to air pollution without specifying exposure periods a priori. This approach identified critical windows with varying lengths (2-363 days) and critical windows that fell within, or straddled, predetermined time periods (i.e., trimesters). We adjusted the models for detailed infant and maternal covariates. RESULTS: Critical windows associated with reduced birth weight were identified during mid- to late-pregnancy for both PM2.5 and NO2: -6 g (95% credible interval: -11, -1 g) and -5 g (-10, -0.1 g) per µg/m3 PM2.5 during gestational days 91-139 and 249-272, respectively; and -3 g (-5, -1 g) per ppb NO2 during days 55-145. DISCUSSION: We used a novel, flexible selection method to identify critical windows when maternal exposures to air pollution were associated with decrements in birth weight. Our results suggest that air pollution impacts on fetal development may not be adequately captured by trimester-based analyses.
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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 | 0,006 |
| 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 ».