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Enregistrement W4290989572 · doi:10.2196/35249

The Effect of Particulate Matter Exposure During Pregnancy on Pregnancy and Child Health Outcomes in South Asia: Protocol for an Instrumental Variable Analysis

2022· article· en· W4290989572 sur OpenAlexvenueno aff
Fabian Reitzug, Stephen P. Luby, Hemant Pullabhotla, Pascal Geldsetzer

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPregnancyProtocol (science)ParticulatesInstrumental variableMedicineEnvironmental healthPsychologyObstetricsReproductive healthPopulationAlternative medicineEconometricsEconomicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Determining the longer-term health effects of air pollution has been difficult owing to the multitude of potential confounding variables in the relationship between air pollution and health. Air pollution in many areas of South Asia is seasonal, with large spikes in particulate matter (PM) concentration occurring in the winter months. This study exploits this seasonal variation in PM concentration through a natural experiment. OBJECTIVE: This project aims to determine the causal effect of PM exposure during pregnancy on pregnancy and child health outcomes. METHODS: We will use an instrumental variable (IV) design whereby the estimated month of conception is our instrument for exposure to PM with a diameter less than 2.5 μm (PM2.5) during pregnancy. We will assess the plausibility of our assumption that timing of conception is exogenous with regard to our outcomes of interest and will adjust for date of monsoon onset to control for confounding variables related to harvest timing. Our outcomes are 1) birth weight, 2) pregnancy termination resulting in miscarriage, abortion, or still birth, 3) neonatal death, 4) infant death, and 5) child death. We will use data from the Demographic and Health Surveys (DHS) conducted in relevant regions of Bangladesh, India, Nepal, and Pakistan, along with monthly gridded data on PM2.5 concentration (0.1°×0.1° spatial resolution), precipitation data (0.5°×0.5° resolution), temperature data (0.5°×0.5°), and agricultural land use data (0.1°×0.1° resolution). RESULTS: Data access to relevant DHSs was granted on June 6, 2021 for India, Nepal, Bangladesh, August 24, 2021 for Pakistan, and June 19 2022 for the latest DHS from India. CONCLUSIONS: If the assumptions for a causal interpretation of our instrumental variable analysis are met, this analysis will provide important causal evidence on the maternal and child health effects of PM2.5 exposure during pregnancy. This evidence is important to inform personal behavior and interventions, such as the adoption of indoor air filtration during pregnancy as well as environmental and health policy. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/35249.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,013

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,377 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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