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Enregistrement W1849101756 · doi:10.1111/ajt.12909

Air Pollution and the Development of Posttransplant Chronic Lung Allograft Dysfunction

2014· article· en· W1849101756 sur OpenAlexaff
Sacha Bhinder, H. Chen, Masaaki Sato, Ray Copes, Greg J. Evans, Chung‐Wai Chow, L.G. Singer

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung transplantationAir pollutionProportional hazards modelLungRetrospective cohort studyCohortPollutionInternal medicineEnvironmental healthSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic lung allograft dysfunction (CLAD) is the leading cause of mortality following lung transplantation. We conducted a retrospective cohort study including 397 bilateral lung recipients transplanted in from 1996 to 2009 to determine the association between ambient air pollution, CLAD and mortality. Pollution exposure was assessed using satellite-based estimates of nitrogen dioxide, distance to major roadway and total length of roadways around a patient’s home. Cumulative exposures to ozone and particulate matter were estimated from concentrations measured at fixed-site stations near patients’ homes using inverse distance weighted interpolation. Cox proportional hazards models were used to estimate the associations of CLAD with air pollution exposure, adjusting for various individual and neighborhood characteristics. During the follow-up, 185 patients developed CLAD (47%) and 101 patients died (25%). Fifty-four deaths (53%) were due to CLAD. We observed an association between CLAD development and road density within 200 m of a patient’s home (HR 1.30 [95% CI 1.07–1.58]). Although based on a subgroup of 14 patients, living within 100 m of a highway was associated with a high risk for developing CLAD (HR 4.91 [95% CI 2.22, 10.87]). These data suggest that exposure to traffic-related air pollution is associated with development of CLAD among lung transplant recipients. Chronic lung allograft dysfunction (CLAD) is the leading cause of mortality following lung transplantation. We conducted a retrospective cohort study including 397 bilateral lung recipients transplanted in from 1996 to 2009 to determine the association between ambient air pollution, CLAD and mortality. Pollution exposure was assessed using satellite-based estimates of nitrogen dioxide, distance to major roadway and total length of roadways around a patient’s home. Cumulative exposures to ozone and particulate matter were estimated from concentrations measured at fixed-site stations near patients’ homes using inverse distance weighted interpolation. Cox proportional hazards models were used to estimate the associations of CLAD with air pollution exposure, adjusting for various individual and neighborhood characteristics. During the follow-up, 185 patients developed CLAD (47%) and 101 patients died (25%). Fifty-four deaths (53%) were due to CLAD. We observed an association between CLAD development and road density within 200 m of a patient’s home (HR 1.30 [95% CI 1.07–1.58]). Although based on a subgroup of 14 patients, living within 100 m of a highway was associated with a high risk for developing CLAD (HR 4.91 [95% CI 2.22, 10.87]). These data suggest that exposure to traffic-related air pollution is associated with development of CLAD among lung transplant recipients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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