MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1872764783 · doi:10.1289/ehp.1205146

Association between Long-Term Exposure to Traffic-Related Air Pollution and Subclinical Atherosclerosis: The REGICOR Study

2012· article· en· W1872764783 sur OpenAlexaff
Marcela Rivera, Xavier Basagaña, Inmaculada Aguilera, María Foraster, David Agis, Eric de Groot, Laura Pérez, Michelle A. Méndez, Laura Bouso, Jaume Targa, Rafel Ramos, Joan Sala, Jaume Marrugat, Roberto Elosúa, Nino Künzli

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésMedicineConfoundingEnvironmental healthDemographyPopulationEpidemiologyPercentileLogistic regressionInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Epidemiological evidence of the effects of long-term exposure to air pollution on the chronic processes of atherogenesis is limited. OBJECTIVE: We investigated the association of long-term exposure to traffic-related air pollution with subclinical atherosclerosis, measured by carotid intima media thickness (IMT) and ankle-brachial index (ABI). METHODS: We performed a cross-sectional analysis using data collected during the reexamination (2007-2010) of 2,780 participants in the REGICOR (Registre Gironí del Cor: the Gerona Heart Register) study, a population-based prospective cohort in Girona, Spain. Long-term exposure across residences was calculated as the last 10 years' time-weighted average of residential nitrogen dioxide (NO2) estimates (based on a local-scale land-use regression model), traffic intensity in the nearest street, and traffic intensity in a 100 m buffer. Associations with IMT and ABI were estimated using linear regression and multinomial logistic regression, respectively, controlling for sex, age, smoking status, education, marital status, and several other potential confounders or intermediates. RESULTS: Exposure contrasts between the 5th and 95th percentiles for NO2 (25 µg/m3), traffic intensity in the nearest street (15,000 vehicles/day), and traffic load within 100 m (7,200,000 vehicle-m/day) were associated with differences of 0.56% (95% CI: -1.5, 2.6%), 2.32% (95% CI: 0.48, 4.17%), and 1.91% (95% CI: -0.24, 4.06) percent difference in IMT, respectively. Exposures were positively associated with an ABI of > 1.3, but not an ABI of < 0.9. Stronger associations were observed among those with a high level of education and in men ≥ 60 years of age. CONCLUSIONS: Long-term traffic-related exposures were associated with subclinical markers of atherosclerosis. Prospective studies are needed to confirm associations and further examine differences among population subgroups.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations65
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Health PerspectivesMême sujetAir Quality and Health ImpactsTravaux en français237 207