MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400919851 · doi:10.1016/j.ijheh.2024.114429

Epidemiological insights into neonatal deaths: The role of cooking fuel pollution in Colombia

2024· article· en· W4400919851 sur OpenAlexaff
Federico Andrade‐Rivas, Arnold Ikedichi Okpani, Diego Lucumí, Maria D. Castillo, Mohammad Ehsanul Karim

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hygiene and Environmental Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthOdds ratioEpidemiologyMedicinePsychological interventionLogistic regressionDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Household air pollution is one of the leading causes of death and disease globally. Emerging evidence of elevated risk of neonatal death has been reported in Africa and South Asia. However, evidence on the extent of the problem in Latin America is limited despite the persistent use of highly polluting cooking fuels. We assessed whether the use of high-polluting household cooking fuels increases the risk of neonatal death compared to low-polluting fuels in Colombia. METHODS: We used cross-sectional data from the 2005-2015 Colombian Demographic Health Survey and performed a survey-featured multivariate logistic regression. We selected adjustment covariates based on a causal diagram, addressed missing data through multiple imputation, and conducted several sensitivity analysis, such as propensity score matching. RESULT: We found evidence suggesting an increased risk of neonatal death in households using high-polluting fuels (OR: 1.48; 95% CI: 0.91, 2.39). The sensitivity analyses were consistent with the main analysis. CONCLUSION: We observed increased odds of neonatal death associated with using high-polluting household cooking fuels compared to low-polluting fuels, although this association was not statistically significant. This study contributes evidence to a region where the issue is not yet a priority and should be included in national-level discussions and interventions that impact cooking fuel use patterns.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Hygiene and Environmental HealthMême sujetEnergy and Environment ImpactsTravaux en français237 207