Neighborhood environmental exposures and incidence of attention deficit/hyperactivity disorder: A population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Emerging studies have associated low greenspace and high air pollution exposure with risk of child attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Population-based studies are limited, however, and joint effects are rarely evaluated. We investigated associations of ADHD incidence with greenspace, air pollution, and noise in a population-based birth cohort. We assembled a cohort from administrative data of births from 2000 to 2001 (N ∼ 37,000) in Metro Vancouver, Canada. ADHD was identified by hospital records, physician visits, and prescriptions. Cox proportional hazards models were applied to assess associations between environmental exposures and ADHD incidence adjusting for available covariates. Greenspace was estimated using vegetation percentage derived from linear spectral unmixing of Landsat imagery. Fine particulate matter (PM2.5) and nitrogen dioxide (NO2) were estimated using land use regression models; noise was estimated using a deterministic model. Exposure period was from birth until the age of three. Joint effects of greenspace and PM2.5 were analysed in two-exposure models and by categorizing values into quintiles. During seven-year follow-up, 1217 ADHD cases were diagnosed. Greenspace was associated with lower incidence of ADHD (hazard ratio, HR: 0.90 [0.81–0.99] per interquartile range increment), while PM2.5 was associated with increased incidence (HR: 1.11 [1.06–1.17] per interquartile range increment). NO2 (HR: 1.01 [0.96, 1.07]) and noise (HR: 1.00 [0.95, 1.05]) were not associated with ADHD. There was a 50% decrease in the HR for ADHD in locations with the lowest PM2.5 and highest greenspace exposure, compared to a 62% increase in HR in locations with the highest PM2.5 and lowest greenspace exposure. Effects of PM2.5 were attenuated by greenspace in two-exposure models. We found evidence suggesting environmental inequalities where children living in greener neighborhoods with low air pollution had substantially lower risk of ADHD compared to those with higher air pollution and lower greenspace exposure.
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».