The acute lag effects of elevated ambient air pollution on stillbirth risk in Ulaanbaatar, Mongolia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ulaanbaatar city (UB), the capital and the home to half of Mongolia’s total population, has experienced extreme seasonal air pollution in the past two decades with levels of fine particulate matter with an aerodynamic diameter less than 2.5 micrometers (PM 2.5 ) exceeding 500 μ g/m 3 during winter. Based on monitoring data, (PM 2.5 ), sulfur dioxide (SO 2 ), nitrogen dioxide (NO 2 ), and carbon monoxide (CO) exposures were estimated for residential areas across UB using Random Forest models. We collected individual-level data on 1093 stillbirths from UB hospital records (2010-2013) and a surveillance database (2014-2018). Using a time-stratified case-crossover design, we investigated whether short-term increases in daily ambient air pollutants with different exposure lags (2 to 6 days) before delivery were associated with stillbirth. We estimated associations using conditional logistic regression and examined individual-level characteristics for effect modification. During the cold season (Oct-Mar) we observed significantly elevated relative odds of stillbirth per interquartile range increase in mean concentrations of PM 2.5 (odds ratio [OR]=1.35, 95% confidence interval [CI]=1.07-1.71), SO 2 (OR=1.71, 95% CI=1.06-2.77), NO 2 (OR=1.30, 95% CI=0.99-1.72), and CO (OR=1.44, 95% CI=1.17-1.77) 6 days before delivery after adjusting for apparent temperature with a natural cubic spline. The associations of pollutant concentrations with stillbirth were significantly stronger among those younger than 25, nulliparous, and without comorbidities or pregnancy complications during stratified analyses. There was a clear pattern of increased risk for women living in areas of lower socioeconomic status. We conclude that acute exposure to ambient air pollution before delivery may trigger stillbirth, and this risk is higher for certain subsets of women.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».