Critical windows of exposure to air pollution and gestational diabetes: assessing effect modification by maternal pre-existing conditions and environmental factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Ambient air pollution has been associated with gestational diabetes (GD), but critical windows of exposure and whether maternal pre-existing conditions and other environmental factors modify the associations remains inconclusive. Methods We conducted a retrospective cohort study of all singleton live birth that occurred between April 1 st 2006 and March 31 st 2018 in Ontario, Canada. Ambient air pollution data (i.e., fine particulate matter with a diameter ≤ 2.5 μm (PM 2.5 ), nitrogen dioxide (NO 2 ) and ozone (O 3 )) were assigned to the study population in spatial resolution of approximately 1 km × 1 km. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Green View Index (GVI) were also used to characterize residential exposure to green space as well as the Active Living Environments (ALE) index to represent the active living friendliness. Multivariable Cox proportional hazards regression models were used to evaluate the associations. Results Among 1,310,807 pregnant individuals, 68,860 incident cases of GD were identified. We found the strongest associations between PM 2.5 and GD in gestational weeks 7 to 18 (HR = 1.07 per IQR (2.7 µg/m 3 ); 95% CI: 1.02 – 1.11)). For O 3 , we found two sensitive windows of exposure, with increased risk in the preconception period (HR = 1.03 per IQR increase (7.0 ppb) (95% CI: 1.01 – 1.06)) as well as gestational weeks 9 to 28 (HR 1.08 per IQR (95% CI: 1.04 –1.12)). We found that women with asthma were more at risk of GD when exposed to increasing levels of O 3 ( p - value for effect modificatio n = 0.04). Exposure to air pollutants explained 20.1%, 1.4% and 4.6% of the associations between GVI, NDVI and ALE, respectively. Conclusion An increase of PM 2.5 exposure in early pregnancy and of O 3 exposure during late first trimester and over the second trimester of pregnancy were associated with gestational diabetes whereas exposure to green space may confer a protective effect.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».