Cohort profile: Bangladesh Cook Stove Pregnancy Cohort Study (CSPCS)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The Cook Stove Pregnancy Cohort Study (CSPCS) was designed to assess the effects of biomass fuel use on household air pollution (HAP) as well as the effects of HAP (fine particulate matter, PM 2.5 ) on birth outcomes and acute lower respiratory infection (ALRI) among infants in Bangladesh. Participants We recruited 903 women within 18 weeks of pregnancy from rural and semiurban areas of Bangladesh between November 2016 and March 2017. All women and their infants (N=831 pairs) were followed until 12 months after delivery and a subset have undergone respiratory and gut microbiota analysis. Methods Questionnaires were administered to collect detailed sociodemographic, medical, nutritional and behavioural information on the mother–child dyads. Anthropometric measurements and biological samples were also collected, as well as household PM 2.5 concentrations. Findings to date Published work in this cohort showed detrimental effects of biomass fuel and health inequity on birth outcomes. Current analysis indicates high levels of household PM 2.5 being associated with cooking fuel type and infant ALRI. Lastly, we identified distinct gut and respiratory microbial communities at 6 months of age. Future plans This study provides an economical yet effective framework to conduct pregnancy cohort studies determining the health effects of adverse environmental exposures in low-resource countries. Future analyses in this cohort include assessing the effect of indoor PM 2.5 levels on (1) physical growth, (2) neurodevelopment, (3) age of first incidence and frequency of ALRI in infants and (4) the development of the respiratory and gut microbiome. Additional support has allowed us to investigate the effect of in utero exposure to metals on infant neurodevelopment in the first year of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».