Baseline exposure–response assessment of metals from dried blood spots and personal household air pollution concentrations among pregnant women in Rwanda: household air pollution intervention network trial
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to metals from the combustion of biomass via inhalation may result in negative health outcomes affecting a variety of organs and systems. Pregnant women cooking with biomass fuels may be exposed to metals, such as lead (Pb) and cadmium (Cd), and have unique risks for adverse health effects with potential impacts on the growing fetus. We assessed the associations between household air pollution and metals detected in dried blood spots from pregnant women at baseline in Rwanda. We analyzed data from 781 pregnant women aged 18–35 years who resided in rural households using biomass fuel and who were enrolled in the Household Air Pollution Intervention Network (HAPIN ) Trial in Rwanda. We explored associations between 24-h average natural log-transformed personal exposures to fine particulate matter (PM 2.5 ), black carbon (BC), and carbon monoxide (CO) and K + standardized Pb and Cd concentrations using linear regression models adjusted for potential confounders (i.e., age, body mass index, bicycle ownership, fish consumption, and food insecurity). The adjusted models showed positive but non-significant associations between air pollutant concentrations and metals detected in blood: PM₂.₅ and Pb (β coefficient: 0.06; 95% CI − 0.03–0.15), BC and Pb (0.11; 95% CI − 0.01–0.24), PM₂.₅ and Cd (0.04; 95% CI − 0.02–0.09), and BC with Cd (0.02; 95% CI − 0.05–0.09). While associations were not statistically significant, the directionally consistent increases in blood Pb and Cd with increased PM₂.₅ and BC exposures align with existing evidence and underscore the need for continued research and policy action to reduce household air pollution exposures and protect maternal and fetal health.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».