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Enregistrement W4390277802 · doi:10.1016/j.envres.2023.118067

Ambient air pollution and rate of spontaneous abortion

2023· article· en· W4390277802 sur OpenAlexaboutno aff
Amelia K. Wesselink, Kipruto Kirwa, Perry Hystad, Joel D. Kaufman, Adam A. Szpiro, Mary D. Willis, David A. Savitz, Jonathan I. Levy, Kenneth J. Rothman, Ellen M. Mikkelsen, Anne Sofie Dam Laursen, Elizabeth E. Hatch, Lauren A. Wise

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Environmental Health SciencesAbbVieEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPregnancyHazard ratioAbortionMedicineProportional hazards modelConfidence intervalIncidence (geometry)GestationDemographyCohort studyCohortObstetricsEnvironmental healthFertilityPopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spontaneous abortion (SAB), defined as a pregnancy loss before 20 weeks of gestation , affects up to 30% of conceptions, yet few modifiable risk factors have been identified. We estimated the effect of ambient air pollution exposure on SAB incidence in Pregnancy Study Online (PRESTO), a preconception cohort study of North American couples who were trying to conceive. Participants completed questionnaires at baseline, every 8 weeks during preconception follow-up, and in early and late pregnancy . We analyzed data on 4643 United States (U.S.) participants and 851 Canadian participants who enrolled during 2013–2019 and conceived during 12 months of follow-up. We used country-specific national spatiotemporal models to estimate concentrations of particulate matter <2.5 μm (PM 2.5 ), nitrogen dioxide (NO 2 ), and ozone (O 3 ) during the preconception and prenatal periods at each participant's residential address. On follow-up and pregnancy questionnaires, participants reported information on pregnancy status, including SAB incidence and timing. We fit Cox proportional hazards regression models with gestational weeks as the time scale to estimate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for the association of time-varying prenatal concentrations of PM 2.5 , NO 2 , and O 3 with rate of SAB, adjusting for individual- and neighborhood-level factors. Nineteen percent of pregnancies ended in SAB. Greater PM 2.5 concentrations were associated with a higher incidence of SAB in Canada, but not in the U.S. (HRs for a 5 μg/m 3 increase = 1.29, 95% CI: 0.99, 1.68 and 0.94, 95% CI: 0.83, 1.08, respectively). NO 2 and O 3 concentrations were not appreciably associated with SAB incidence. Results did not vary substantially by gestational weeks or season at risk. In summary, we found little evidence for an effect of residential ambient PM 2.5 , NO 2 , and O 3 concentrations on SAB incidence in the U.S., but a moderate positive association of PM 2.5 with SAB incidence in Canada. • We found a positive association of ambient PM 2.5 concentrations with spontaneous abortion in Canada, but not the USA. • NO 2 and O 3 concentrations were not appreciably associated with rate of SAB. • Results were relatively consistent across season and weeks of gestation. • Protection of pregnant individuals from air pollutionis an important measure to safeguard maternal and fetal health.

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)0,006
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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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