Windows of susceptibility and joint effects of prenatal and postnatal ambient air pollution and temperature exposure on asthma and wheeze in Mexican children
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Prenatal and early-life exposure to air pollution and extreme temperatures are associated with childhood asthma and wheeze. However, potential windows of susceptibility and their sex-specific and interactive effects have not been fully elucidated. We aimed to identify critical windows of susceptibility and evaluate sex-specific effects in these associations, and evaluate exposure interactions. METHODS: , and temperature were generated from our validated spatiotemporally resolved models from conception to age 4 years. Childhood asthma and wheeze outcomes were collected at 4-6 and 7-8 years. Distributed lag nonlinear models (DLNMs) were used to identify susceptible windows for prenatal weekly-specific and postnatal monthly-specific associations of air pollution and temperature with respiratory outcomes adjusting for covariates. To evaluate sex-specific effects, DLNMs were stratified. Joint effects were assessed using relative excess risk due to interaction and attributable proportion. RESULTS: and high temperature exposure during the first year of life, associated with higher odds of current wheeze. The associations of prenatal air pollution and temperature exposure with respiratory outcomes were more pronounced in males. CONCLUSIONS: Early-life air pollution exposure contributes to the development of childhood asthma and wheeze, while exposure to temperature showed mixed associations with respiratory outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».