Associations of prenatal exposure to residential greenspace and active living environments with cerebral palsy: A population-based cohort study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prenatal exposure to environmental factors, such as greenspace and active living environments, has been associated with numerous health benefits, including improved neurodevelopmental outcomes. Although cerebral palsy (CP) is not typically linked to these exposures, emerging evidence suggests that exposure to environmental factors during pregnancy may influence brain development, making it important to explore their potential role in CP risk. Methods: We conducted a retrospective cohort study using health administrative data from Ontario, Canada, between 1 April 2002 and 31 December 2020. We identified 1,436,411 mother-infant pairs, of which 2,883 were diagnosed with CP during the follow-up period. Exposures of interest included the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Green View Index (GVI), and park proximity. The Canadian Active Living Environments index was also utilized. Cox proportional hazards models estimated hazard ratios (HRs) for CP risk associated with these environmental exposures, adjusting for potential confounders. Results: Interquartile range (IQR) increases in NDVI (HR = 1.040; 95% confidence interval [CI]: 0.987, 1.096; per IQR = 0.1) and GVI (HR =0.989; 95% CI: 0.943, 1.038; per IQR = 10.05%) were not significantly associated with CP risk. Similar results were found for quartile increases of NDVI and GVI. Residential proximity to parks at birth was associated with a reduction in CP risk (HR = 0.946; 95% CI: 0.904, 0.990; per 0.06 increase in park proximity index), after adjusting for active living environment and air pollution. Conclusions: Our study suggests that living closer to parks reduces the risk of CP. Further research should investigate these protective effects and consider other dimensions of greenspace quality and usability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».