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Enregistrement W1998381161 · doi:10.1289/ehp.1306497

Association of Long-Term Exposure to Traffic-Related Air Pollution with Blood Pressure and Hypertension in an Adult Population–Based Cohort in Spain (the REGICOR Study)

2014· article· en· W1998381161 sur OpenAlexaff
María Foraster, Xavier Basagaña, Inmaculada Aguilera, Marcela Rivera, David Agis, Laura Bouso, Alexandre Deltell, Jaume Marrugat, Rafel Ramos, Jordi Sunyer, Joan Vila, Roberto Elosúa, Nino Künzli

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood pressureCohortLogistic regressionPopulationEnvironmental healthTraffic noiseAir pollutionCohort studyDemographyInternal medicineNoise reductionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Long-term exposure to traffic-related air pollution may increase blood pressure (BP) and induce hypertension. However, evidence supporting these associations is limited, and they may be confounded by exposure to traffic noise and biased due to inappropriate control for use of BP-lowering medications. Objectives: We evaluated the associations of long-term traffic-related air pollution with BP and prevalent hypertension, adjusting for transportation noise and assessing different methodologies to control for BP-lowering medications. Methods: We measured systolic (SBP) and diastolic BP (DBP) at baseline (years 2003–2005) in 3,700 participants, 35–83 years of age, from a population-based cohort in Spain. We estimated home outdoor annual average concentrations of nitrogen dioxide (NO2) with a land-use regression model. We used multivariate linear and logistic regression. Results: A 10-μg/m3 increase in NO2 levels was associated with 1.34 mmHg (95% CI: 0.14, 2.55) higher SBP in nonmedicated individuals, after adjusting for transportation noise. Results were similar in the entire population after adjusting for medication, as commonly done, but weaker when other methods were used to account for medication use. For example, when 10 mmHg were added to the measured SBP levels of medicated participants, the association was β = 0.78 (95% CI: –0.43, 2.00). NO2 was not associated with hypertension. Associations of NO2 with SBP and DBP were stronger in participants with cardiovascular disease, and the association with SBP was stronger in those exposed to high traffic density and traffic noise levels ≥ 55 dB(A). Conclusions: We observed a positive association between long-term exposure to NO2 and SBP, after adjustment for transportation noise, which was sensitive to the methodology used to account for medication. Citation: Foraster M, Basagaña X, Aguilera I, Rivera M, Agis D, Bouso L, Deltell A, Marrugat J, Ramos R, Sunyer J, Vila J, Elosua R, Künzli N. 2014. Association of long-term exposure to traffic-related air pollution with blood pressure and hypertension in an adult population–based cohort in Spain (the REGICOR study). Environ Health Perspect 122:404–411; http://dx.doi.org/10.1289/ehp.1306497

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations97
Publié2014
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Résumé présentoui

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