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Enregistrement W4403997766 · doi:10.1016/j.envint.2024.109122

Windows of susceptibility and joint effects of prenatal and postnatal ambient air pollution and temperature exposure on asthma and wheeze in Mexican children

2024· article· en· W4403997766 sur OpenAlexaff
Cheng‐Yang Hu, Iván Gutiérrez-Ávila, Mike Z. He, Éric Lavigne, Cecilia S. Alcala, Maayan Yitshak‐Sade, Héctor Lamadrid‐Figueroa, Marcela Tamayo‐Ortiz, Adriana Mercado‐García, Allan C. Just, Chris Gennings, Martha María Téllez‐Rojo, Robert O. Wright, Rosalind J. Wright, María José Rosa

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Center for Advancing Translational SciencesInstituto Nacional de Perinatología
Mots-clésWheezeAsthmaMedicineEnvironmental healthAir pollutionPregnancyImmunologyChemistryBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Mid-gestation and first-year of life air pollution linked to higher odds of childhood wheeze. • Late-gestation warmer temperature exposure was associated with higher odds of childhood wheeze. • Warmer and colder temperature around age 2–3 linked to lower odds of wheeze and asthma, respectively. • High PM 2.5 and high temperature during the first year of life jointly increase odds of wheeze. • The observed associations were more pronounced in males than females. 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. We analyzed data from 468 mother–child pairs enrolled in the PROGRESS birth cohort in Mexico City. Daily residential levels of PM 2.5 , NO 2 , 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. Mid-gestation was a critical window for both PM 2.5 (weeks 20–28, cumulative OR: 1.18 [95% CI: 1.01, 1.37]; weeks 19–26, cumulative OR: 1.18 [95% CI: 1.02, 1.36]) and NO 2 (weeks 18–25, cumulative OR: 1.16 [95% CI: 1.02, 1.31]) exposure, associated with higher odds of wheeze. Postnatal exposure to PM 2.5 and NO 2 during the first year of life was also linked to higher odds of wheeze. The warmer and colder temperatures showed mixed effects on respiratory outcomes. We observed a synergistic interaction between high PM 2.5 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. Early-life air pollution exposure contributes to the development of childhood asthma and wheeze, while exposure to temperature showed mixed associations with respiratory outcomes.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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