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Enregistrement W4226100316 · doi:10.1016/j.scitotenv.2022.155394

In-utero exposure to indoor air pollution or tobacco smoke and cognitive development in a South African birth cohort study

2022· article· en· W4226100316 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaPacific Centre for Reproductive MedicineUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Environmental Health SciencesFogarty International CenterNational Institutes of HealthMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilNational Research FoundationWellcome TrustBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésEnvironmental healthTobacco smokeIn uteroAir pollutionPregnancyIndoor air qualityParticulatesSmokePollutionPrenatal exposureMedicineEnvironmental scienceFetusGeographyGestationEnvironmental engineeringMeteorologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing evidence indicating that air pollution exposure is associated with neuronal damage. Since pregnancy is a critical window of vulnerability, air pollution exposure during this period could have adverse effects on neurodevelopment. This study aims 1) to analyze associations of prenatal exposure to indoor air pollution (particulate matter with diameters ≤10 μm, PM10) and tobacco smoke with neurodevelopment and 2) to determine whether these associations are mediated by deviations of epigenetic gestational age from chronological gestational age (ΔGA). Data of 734 children from the South African Drakenstein Child Health Study were analyzed. Prenatal PM10 exposure was measured using devices placed in the families' homes. Maternal smoking during pregnancy was determined by maternal urine cotinine measures. The Bayley Scales of Infant and Toddler Development III (BSID-III) was used to measure cognition, language and motor development and adaptive behavior at two years of age. Linear regression models adjusted for maternal age, gestational age, sex of child, ancestry, birth weight/length, and socioeconomic status were used to explore associations between air pollutants and BSID-III scores. A mediation analysis was conducted to analyze if these associations were mediated by ΔGA using DNA methylation measurements from cord blood. An increase of one interquartile range in natural-log transformed PM10 (lnPM10; 1.58 μg/m3) was significantly associated with lower composite scores in cognition, language, and adaptive behavior sub-scores (composite score β-estimate [95%-confidence interval]: −0.950 [−1.821, −0.120]). Maternal smoking was significantly associated with lower adaptive behavior scores (−3.386 [−5.632, −1.139]). Associations were not significantly mediated by ΔGA (e.g., for PM10 and cognition, proportion mediated [p-value]: 4% [0.52]). We found an association of prenatal exposure to indoor air pollution (PM10) and tobacco smoke on neurodevelopment at two years of age, particularly cognition, language, and adaptive behavior. Further research is needed to understand underlying biological mediators.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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