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Enregistrement W4401155034 · doi:10.1016/j.envres.2024.119706

Association between prenatal air pollutant exposure and autism spectrum disorders in young children: A matched case-control study in Canada

2024· article· en· W4401155034 sur OpenAlexaffabout
Malia S. Q. Murphy, Kasim E. Abdulaziz, Éric Lavigne, Erica Erwin, Yanfang Guo, Alysha L. J. Dingwall‐Harvey, David M. Stieb, Mark Walker, Shi Wu Wen, Hwashin Hyun Shin

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensQueen's UniversityOttawa HospitalHealth CanadaUniversity of OttawaCARE CanadaChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangePrenatal exposurePregnancyOdds ratioAutismEnvironmental healthCase-control studyOffspringPsychiatryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The direction and magnitude of association between maternal exposure to ambient air pollutants across gestational windows and offspring risk of autism spectrum disorders (ASD) remains unclear. We sought to evaluate the time-varying effects of prenatal air pollutant exposure on ASD. We conducted a matched case-control study of singleton term children born in Ontario, Canada from 1-Apr-2012 to 31-Dec-2016. Provincial birth registry data were linked with applied behavioural analysis services and ambient air pollutant datasets to ascertain prenatal exposure to nitrogen dioxide (NO2), ground-level ozone (O3), fine particulate matter (PM2.5), and ASD diagnoses. Covariate balance between cases and controls was established using coarsened exact matching. Conditional logistic regression was used to assess the association between prenatal air pollutant exposure and ASD. Distributed lag non-linear models (DLNM) were used to examine the effects of single-pollutant exposure by prenatal week. Sensitivity analyses were conducted to assess the impact of exposure period on the observed findings. The final sample included 1589 ASD cases and 7563 controls. Compared to controls, cases were more likely to be born to mothers living in urban areas, delivered by Caesarean section, and assigned male sex at birth. NO2 was a consistent and significant contributor to ASD risk after accounting for co-exposure to O3, PM2.5 and covariates. The odds ratio per interquartile range increase was 2.1 (95%CI 1.8–2.3) pre-conception, 2.2 (2.0–2.5) for the 1st trimester, 2.2 (1.9–2.5) for the 2nd trimester, and 2.1 (1.9–2.4) for the 3rd trimester. In contrast, findings for O3 and PM2.5 with ASD were inconsistent. Findings from DLNM and sensitivity analyses were similar. Exposure to NO2 before and during pregnancy was significantly associated with ASD in offspring. The relationship between prenatal O3 and PM2.5 exposure and ASD remains unclear. Further investigation into the combined effects of multi-pollutant exposure on child neurodevelopment is warranted.

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)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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