Associations between fine particulate matter and lung function during late childhood and adolescence: the Sustainable Household Energy Adoption in Rwanda (SHEAR) Study
Notice bibliographique
Résumé
In low-resource areas, biomass burning for cooking leads to high levels of household air pollution. Lung function can be compromised by long-term pollution exposure, yet little is known about health risks during childhood. In the Sustainable Household Energy Adoption in Rwanda (SHEAR) study, we examined baseline lung function in 8-17 year-olds before implementing a household energy intervention. Forced vital capacity (FVC), forced expiratory volume in 1 second (FEV1), and FEV1/FVC ratio were measured in 283 boys and 295 girls in rural Rwanda using the EasyOne spirometer. Ultrasonic Personal Aerosol Samplers measured 48-hour fine particulate matter (PM2.5) exposure. Cross-sectional associations between age- and height-standardized lung function (z-scores) and PM2.5 levels were examined in separate models for boys and girls, adjusted for an asset index. For sensitivity analyses, we stratified models by pre-pubertal age estimates (11 for girls, 13 for boys). 96.4% FEV1 and 96.9% FVC were expert graded as high-quality. We did not observe associations between PM2.5 and lung function in primary analyses (e.g., FEV1 among girls: 0.02 per log-µg/m3 increase in PM2.5, 95% confidence interval [CI]: −0.10, 0.15). We observed suggestive associations between PM2.5 and the FEV1/FVC ratio among younger boys and older girls (e.g., among younger boys: −0.17 per log-µg/m3 increase in PM2.5, 95% CI: −0.35, 0.01). Despite the lack of clear associations, we collected robust measures in an understudied population. Our findings suggest that pubescence may be important in understanding how household air pollution affects lung function.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».