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Enregistrement W4320507655 · doi:10.1097/ee9.0000000000000236

Exposure to ultrafine particles and the incidence of asthma in children

2022· article· en· W4320507655 sur OpenAlexaffabout
Alan da Silveira Fleck, Julien Vachon, Stéphane Buteau, Elhadji Anassour Laouan-Sidi, Marianne Hatzopoulou, Scott Weichenthal, Audrey Smargiassi

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Epidemiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of TorontoInstitut National de Santé Publique du QuébecCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterquartile rangeMedicineAsthmaUltrafine particleCohortPediatricsPopulationCohort studyHazard ratioDemographyEnvironmental healthConfidence intervalInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Asthma is the most prevalent chronic respiratory disease in children. The role of ultrafine particles (UFPs) in the development of the disease remains unclear. We used a population-based birth cohort to evaluate the association between prenatal and childhood exposure to low levels of ambient UFPs and childhood-onset asthma. Methods: The cohort included all children born and residing in Montreal, Canada, between 2000 and 2015. Children were followed for asthma onset from birth until <13 years of age. Spatially resolved annual mean concentrations of ambient UFPs were estimated from a land use regression model. We assigned prenatal exposure according to the residential postal code at birth. We also considered current exposure during childhood accounting for time-varying residence location. We estimated hazard ratios (HRs) using Cox proportional hazards models adjusted for age, sex, neighborhood material and social deprivation, calendar year, and coexposure to ambient nitrogen dioxide (NO2) and fine particles (PM2.5). Results: The cohort included 352,966 children, with 30,825 children developing asthma during follow-up. Mean prenatal and childhood UFP exposure were 24,706 particles/cm3 (interquartile range [IQR] = 3,785 particles/cm3) and 24,525 particles/cm3 (IQR = 3,427 particles/cm3), respectively. Both prenatal and childhood UFP exposure were not associated with childhood asthma onset in single pollutant models (HR per IQR increase of 0.99 [95% CI = 0.98, 1.00]). Estimates of association remained similar when adjusting for coexposure to ambient NO2 and PM2.5. Conclusion: In this population-based birth cohort, childhood asthma onset was not associated with prenatal or childhood exposure to low concentrations of UFPs.

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)0,002
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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