Gestational and early childhood air pollution exposure and neurodevelopmental outcomes in early childhood
Notice bibliographique
Résumé
Background Exposure to ambient air pollution, including fine particulate matter (PM 2.5 ), nitrogen dioxide (NO 2 ), and elemental carbon, has been associated with worse neurodevelopmental outcomes in children, but research on early childhood outcomes is limited. Objective This study examined the associations between gestational and early childhood exposures to PM 2.5 and NO 2 and child developmental outcomes measured at ages 1, 2, and 3 years. Methods In the Health Outcomes and Measures of the Environment (HOME) Study, a longitudinal pregnancy and birth cohort, we used spatiotemporal models to estimate the concentration of each air pollutant at participants' home addresses during early brain development. Neurodevelopmental outcomes were measured using the Bayley Scales of Infant Development, Second Edition (BSID-II) at ages 1, 2, and 3 years. For 329 children, we examined the associations of air pollution with BSID-II scores using generalized linear models with generalized estimating equations (GEE). Results Gestational and early childhood NO 2 concentrations were positively associated with cognitive development at age 1 year but negatively associated with cognitive development at age 3 years. Similarly, PM 2.5 exposure through age 3 years was negatively associated with cognitive development at age 3 years. Gestational NO 2 concentration was positively associated with motor development at age 1 year but negatively associated with motor development at ages 2 and 3 years. Discussion These results suggest that exposure to traffic-related air pollution during gestation and after birth may impact neurodevelopment in early childhood.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».