Estimating perinatal critical windows of susceptibility to environmental mixtures via structured Bayesian regression tree pairs.

Mork, Daniel; Wilson, Ander

Mork, Daniel; Wilson, Ander.

Afiliação

Mork D; Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, Massachusetts.
Wilson A; Department of Statistics, Colorado State University, Fort Collins, Colorado.

Biometrics ; 79(1): 449-461, 2023 03.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34562017

Assuntos

Poluentes Atmosféricos; Poluição do Ar; Gravidez; Criança; Feminino; Humanos; Poluentes Atmosféricos/análise; Poluição do Ar/efeitos adversos; Poluição do Ar/análise; Peso ao Nascer; Teorema de Bayes; Material Particulado/análise; Exposição Ambiental/efeitos adversos

Palavras-chave

Bayesian additive regression trees; air pollution; birth outcomes; critical windows; distributed lag models

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Poluentes Atmosféricos / Poluição do Ar Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Child / Female / Humans / Pregnancy Idioma: En Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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