Association of ischemic placental disease in a Southern California Birth Cohort and PM<sub>2.5</sub> chemical species and oxidative potential markers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Road traffic is a significant source of particulate matter pollution, whose exposure is a significant risk factor in pregnancy-related health outcomes. The exact mechanisms behind the relationship between traffic-related air pollution (TRAP) exposure and adverse pregnancy outcomes remain unclear. We aim to assess the relationship between exposure to brake and tire wear-associated metals and oxidative potential and ischemic placental disease (IPD). Data were assembled from a final population of 178 women who sought specialized prenatal care at UCLA between 2016 and 2019 in Los Angeles, CA. Modeled first trimester exposures to chemical constituents and oxidative stress potential of PM 2.5 , black carbon, and PM 2.5 mass concentration. Speciated measurements included tracers of brake wear (barium), tire wear (zinc), and oxidative potential markers based on metal concentrations (KM-SUB-ELF ROS) or laboratory assays (DTT loss, OH radical formation). Exposures were modeled by integrating data from filter samples, a low-cost PM 2.5 sensor network, and land-use data. We used logistic regression to estimate the associations between air pollution exposures and IPD, adjusting for covariates assessed through medical records and interviews. Scaled to the interquartile range, odds ratios (95% CI) were as follows: barium OR: 1.7 (1.1, 2.7), zinc OR: 1.4 (.86, 2.4), and oxidative potential markers, both modeled as well as measured through DTT loss and OH formation assays (ORs ranging from 1.1-2.0). Point estimates of effect sizes for PM 2.5 and black carbon were lower than most measurements (ORs: 1.3-1.4). mass and black carbon. Our findings suggest two key points: (i) metals associated with brake and tire wear, currently unregulated, may play a role in the relationship between TRAP and adverse pregnancy outcomes, and (ii) reducing tailpipe emissions may not be sufficient to protect pregnant women from TRAP.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».