008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
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■020    ▼a9798379612771
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30491372
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a613
■1001  ▼aMehta,  Unnati  V.▼0(orcid)0000-0002-0727-4413
■24510▼aEnvironmental  Exposures,  Mental  Health  Outcomes,  and  Connections  to  the  Metabolome:  An  Exposomics  Framework▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bHarvard  University.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(134  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  84-12,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Hart,  Jaime.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Harvard  University,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aAnxiety  and  depression  are  the  most  prevalent  of  all  psychiatric  disorders  both  domestically  and  globally,  fueling  an  urgency  to  identify  and  intervene  on  possible  individual-  and  population-level  risk  factors.  With  the  advent  of  the  concept  of  the  exposome  in  the  field  of  environmental  epidemiology,  there  is  a  universal  call  to  examine  how  multiple  exposures  work  independently  and  jointly  to  impact  physical  and  mental  health  outcomes.  This  dissertation  aims  to  illustrate  the  application  of  an  exposomics  framework  to  study  associations  between  multiple  environmental  exposures  and  mental  health  outcomes  and  identify  exogenous  and  endogenous  mechanisms  responsible.  The  first  chapter  of  this  dissertation  assessed  the  association  between  a  single  exposure,  annual  average  temperature,  and  depression  in  the  Nurses'  Health  Study  II  (NHSII).  Higher  long-term  residential  temperature  was  associated  with  an  increased  risk  of  developing  depression.  This  was  the  first  study  to  directly  assess  the  association  between  long-term  residential  temperature  and  depression  in  the  United  States.  The  second  chapter  of  this  dissertation  looked  to  examine  associations  between  multiple  environmental  exposures  (one-,  three-,  and  12-month  averages  of  fine  particulate  matter  (PM2.5)  exposure,  nitrogen  dioxide  (NO2)  exposure,  and  temperature;  residential  greenness;  neighborhood  walkability;  and  neighborhood  socioeconomic  status)  and  anxiety  symptoms  as  characterized  by  the  Generalized  Anxiety  Disorder  Assessment  (GAD-7)  in  NHSII.  When  assessing  single  exposures,  higher  summer  residential  greenness  was  protective  for  symptoms  of  anxiety,  while  short-  and  long-term  average  NO2,  neighborhood  walkability,  and  long-term  average  temperature  were  adversely  associated.  When  assessing  exposures  jointly,  these  associations  were  generally  attenuated  barring  summer  residential  greenness  and  nSES,  for  which  protective  associations  increased  in  magnitude.  Finally,  the  third  chapter  of  this  dissertation  aimed  to  assess  metabolomic  signatures  associated  with  short-  and  long-term  exposure  to  PM2.5,  coarse  particulate  matter  (PM2.5-10),  and  NO2  in  pooled  participants  from  across  the  Nurses'  Health  Study  (NHS),  NHSII,  and  the  Health  Professionals  Follow-Up  Study  (HPFS).  Four  pathways  were  identified  as  being  perturbed  by  the  air  pollutants  assessed  in  the  study:  glycerophospholipid  metabolism,  steroid  hormone  biosynthesis,  arginine  biosynthesis,  and  glycine,  serine,  and  threonine  metabolism.  This  is  the  largest  study  of  metabolomic  signatures  of  air  pollution  conducted  to  date.  Results  validated  findings  of  smaller  studies  and  identified  possible  mechanisms  through  which  air  pollution  could  adversely  affect  mental  health  outcomes.  This  dissertation  aimed  to  address  gaps  at  two  levels:  one  was  to  dive  into  the  complex  associations  between  environmental  exposures  and  mental  health  outcomes  and  to  assess  the  biological  plausibility  of  some  of  these  exposures.  The  other  was  to  demonstrate  the  use  of  an  exposomics  framework  that  highlighted  the  importance  of  studying  both  single-  and  joint-associations  and  utilized  a  metabolomics  approach  to  connect  the  internal  and  external  environments  that  are  encompassed  in  the  exposome.  The  first  two  studies  identified  population-level  risk  factors  for  mental  health  outcomes  that  can  and  should  serve  as  intervention  points  as  the  threat  of  climate  change  intensifies.  The  final  study  bolstered  the  body  of  literature  elucidating  the  biological  basis  for  the  adverse  health  effects  of  air  pollution  and  identified  specific  pathways  that  should  be  further  studied.
■590    ▼aSchool  code:  0084.
■650  4▼aEnvironmental  health.
■650  4▼aEpidemiology.
■650  4▼aBiostatistics.
■653    ▼aAnxiety
■653    ▼aDepression
■653    ▼aEnvironment
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■653    ▼aExposures
■653    ▼aMetabolomics
■690    ▼a0470
■690    ▼a0766
■690    ▼a0308
■71020▼aHarvard  University▼bPopulation  Health  Sciences.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g84-12B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0084
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16932314▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
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