Early Life Exposure to Greenspace and Autism Spectrum Disorder and the Mediating Effects of Air Pollution in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM Early life exposure to greenspace is associated with health benefits on childhood development, but the pathways of this relationship are not completely understood. This study aimed to evaluate early life exposure to different greenspace metrics on the development on autism spectrum disorder (ASD) and whether these associations are mediated by reductions in ambient air pollution. METHODS This case-control study included 1,801 ASD cases and 9002 controls less than 5 years of age identified from 2012 to 2017 using health administrative databases in the province of Ontario, Canada. Greenspace metrics were estimated using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Green View Index (GVI) and percent tree canopy coverage using values within 250 m of participants’ residential postal codes at birth. Conditional logistic regression was used to investigate associations between greenspace exposure and ASD while adjusting for maternal age, parity, maternal comorbidities, substance use (i.e. smoking and alcohol), socioeconomic status and urbanicity. We estimated the mediation effects of nitrogen dioxide (NO2), fine particulate matter (PM2.5), and ozone (O3) using causal mediation analyses. RESULTS In the adjusted model, we found that one interquartile range (IQR) increase in percentage tree canopy was associated with a 6% reduction in the odds of ASD (Odds ratio = 0.94; 95% CI: 0.90, 0.98). No associations were found for NDVI and GVI in relation to ASD. We found that 81.8% (77.6 – 85.9), 20.1% (16.6 – 23.6) and 13.6% (11.1 – 16.0) of the association between tree canopy exposure and ASD was mediated through reductions in NO2, PM2.5, and O3, respectively. CONCLUSIONS Early life exposure to greenspace might reduce the risk of ASD through reductions in ambient air pollution, in particular traffic pollution from NO2. Our findings may provide support to communities on the potential health benefits of greenspaces.
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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 ».