Outdoor air pollution, road traffic noise, and allostatic load in children aged 6–11 years: evidence from six European cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emerging evidence suggests that exposure to air pollutants and road traffic noise triggers stress responses, which mediate physiological responses in multiple organs and tissues. However, epidemiological study in children is sparse. We aimed to evaluate whether outdoor air pollution and road traffic noise are associated with physiological response measured by allostatic load in children. We studied 919 children aged 6–11 years from the HELIX (Human Early Life Exposome) cohort in 6 European countries with 19 biomarkers assessed in four physiological systems—cardiovascular, metabolic, immune/inflammation, and neuroendocrine systems. We then calculated both count-based and continuous scores for each physiological system and generated allostatic load scores (range 0–19). Exposure to air pollution (NO 2 , PM 2.5 , PM 10 , PM 2.5 absorbance) and road traffic noise (L DEN ) based on participants’ home, school, and commuting route addresses were estimated for the year prior to outcome assessment. Higher exposure to all air pollutants was associated with a higher allostatic load, although only the association of PM 10 survived correction for multiple testing (for count-based allostatic load score: RR = 1.27, 95%CI: 1.08, 1.48; for continuous allostatic load score: β = 0.56, 95% CI: 0.27–0.84, per each 10 µg/m 3 increase in PM 10 ). Examining physiological systems separately, higher exposure to air pollution was mainly associated with higher allostatic load in the immune/inflammatory and metabolic systems. No associations between road traffic noise and allostatic load were observed. Our findings suggest that air pollution act as a chronic stressor in manifesting multi-systemic physiological dysregulation in childhood, which may be a precursor of air pollution-related diseases.
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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 | 0,017 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».