A cohort study of the multi-pollutant effects of PM2.5, NO2, and O3 on C-reactive protein levels during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim Individual air pollutants and green space are associated with inflammation in pregnancy, but their combined effects are not well understood. Our objective was to study the multipollutant effects of PM2.5, NO2, and O3 on C-reactive protein (CRP) levels in maternal blood (a marker of inflammation implicated in adverse pregnancy outcomes). Methods We analyzed data collected from 1,170 pregnant Canadian women enrolled in the MIREC Study. Maternal blood concentrations of CRP were measured in the third trimester. Residentially-based ambient concentrations of PM2.5, NO2, and O3 during the 14 days prior to blood draw were estimated using satellite-derived concentrations and land use regression models. Green space was measured using the Normalized Difference Vegetative Index (NDVI). We fit multipollutant linear regression models using 14-day average estimates of PM2.5, NO2, and O3. We also evaluated the effects of pollutant mixtures using Weighted Quantile Sum Regression (WQSR), and by calculating the Air Quality Health Index (AQHI), a Canadian risk communication tool that derives a weighted average of the pollutants. Results In multipollutant models that included NO2 and O3, each interquartile range (IQR) increase in 14-day average PM2.5 (IQR: 6.9 µg/m3) was associated with 27.1% (95% CI: 6.2, 50.7) higher CRP concentrations. In air pollution mixture models, each IQR increase in AQHI was associated with 37.7% (95% CI: 13.9, 66.5) higher CRP levels; and an IQR increase in the WQSR was associated with 78.6% (95% CI: 29.7, 146.0) higher CRP levels. Associations between air pollution and CRP were not confounded or modified by NDVI. Conclusions We provide evidence for stronger effects of the combined mixture of PM2.5, NO2, and O3 on inflammation levels during pregnancy compared with individual pollutants. This research emphasizes the importance of examining multipollutant analyses in future investigations. Keywords PM2.5, NO2, O3, green space, C-reactive protein, pregnancy
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».