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Enregistrement W4312994148 · doi:10.2196/41442

Risk of De Novo Hypertensive Disorders of Pregnancy After Exposure to PM1 and PM2.5 During the Period From Preconception to Delivery: Birth Cohort Study

2022· article· en· W4312994148 sur OpenAlexvenueno aff
Zhichao Yuan, Haijun Wang, Qin Li, Tao Su, Jie Yang, Junjun Chen, Yuanzhou Peng, Shuang Zhou, Heling Bao, Shusheng Luo, Hui Wang, Jue Liu, Na Han, Yuming Guo, Yuelong Ji

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeking UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicinePregnancyObstetricsCohort studyCohortPreterm deliveryEnvironmental healthGynecologyGestationInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Particulate matter (PM) is detrimental to the respiratory and circulatory systems. However, no study has evaluated the lag effects of weekly exposure to fine PM during the period from preconception to delivery on the risk of hypertensive disorders of pregnancy (HDPs). Objective We set out to investigate the lag effect windows of PM on the risk of HDPs on a weekly scale. Methods Data from women with de novo HDPs and normotensive pregnant women who were part of the Peking University Retrospective Birth Cohort, based on the hospital information system of Tongzhou district, were obtained for this study. Meteorological data and data on exposure to fine PM were predicted by satellite remote sensing data based on maternal residential address. The de novo HDP group consisted of pregnant women who were diagnosed with gestational hypertension or preeclampsia. Fine PM was defined as PM2.5 and PM1. The gestational stage of participants was from preconception (starting 12 weeks before gestation) to delivery (before the 42nd gestational week). A distributed-lag nonlinear model (DLNM) was nested in a Cox regression model to evaluate the lag effects of weekly PM exposure on de novo HDP hazard by controlling the nonlinear relationship of exposure–reaction. Stratified analyses by employment status (employed or unemployed), education level (higher or lower), and parity (primiparity or multiparity) were performed. Results A total of 22,570 pregnant women (mean age 29.1 years) for whom data were available between 2013 and 2017 were included in this study. The prevalence of de novo HDPs was 6.7% (1520/22,570). Our findings showed that PM1 and PM2.5 were significantly associated with an elevated hazard of HDPs. Exposure to PM1 during the 5th week before gestation to the 6th gestational week increased the hazard of HDPs. A significant lag effect of PM2.5 was observed from the 1st week before gestation to the 6th gestational week. The strongest lag effects of PM1 and PM2.5 on de novo HDPs were observed at week 2 and week 6 (hazard ratio [HR] 1.024, 95% CI 1.007-1.042; HR 1.007, 95% CI 1.000-1.015, respectively, per 10 μg/m3 increase). The stratified analyses indicated that pregnant women who were employed, had low education, and were primiparous were more vulnerable to PM exposure for de novo HDPs. Conclusions Exposure to PM1 and PM2.5 was associated with the risk of de novo HDPs. There were significant lag windows between the preconception period and the first trimester. Women who were employed, had low education, and were primiparous were more vulnerable to the effects of PM exposure; more attention should be paid to these groups for early prevention of de novo HDPs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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