Ambient and Indoor Air Pollution in Pregnancy and the risk of Low birth weight and Ensuing Effects in Infants (APPLE): A cohort study in Bangalore, South India
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background</ns4:bold> : Exposure to air pollution (IAP) from the combustion of solid fuels is a significant cause of morbidity and mortality in developing countries. Pregnant women exposed to higher pollutant levels are at higher risk of delivering a low-birth-weight (LBW) baby. There is a lack of standardized data regarding the levels and types of specific pollutants and how they impact LBW. We aim to prospectively assess the association between ambient and indoor air pollution levels in pregnancy and low birth weight and understand the subsequent risk of adiposity in these infants. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> We will conduct a prospective cohort study of 516 pregnant women recruited before 18 weeks of gestation in the urban slums of Bangalore, who have voluntarily consented to participate. We will estimate the level of air pollutants including coarse particulate matter 10 ug/m3 (PM10 ), fine particulate matter 2.5 ug/m3(PM2.5) and carbon monoxide (CO) parts per million (ppm) levels in both indoor and ambient environment. The follow-up of the delivered children will be done at delivery until the infant is two years old. The association between pollutants and LBW will be evaluated using logistic regression adjusting for potential confounders.Further, we will explore the mediation role of LBW in the hypothesized causal chain of air pollution and adiposity. Nested within a larger Maternal Antecedents of Adiposity and Studying the Transgenerational role of Hyperglycemia and Insulin (MAASTHI) cohort, we can estimate the absolute risk of having low birth weight caused by air pollution and other variables. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Discussion:</ns4:bold> Understanding the association between exposures to ambient and indoor air pollution and low birth weight is essential in India. LBW babies have a higher risk of developing obesity and Non-Communicable Diseases (NCDs) during adulthood. The results from this study can inform the efforts for controlling the air pollution-related chronic diseases in India. </ns4:p>
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».