Fine Particulate Matter Air Pollution, Proximity to Traffic, and Aortic Atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The initiation and acceleration of atherosclerosis is hypothesized as a physiologic mechanism underlying associations between air pollution and cardiovascular effects. Despite toxicologic evidence, epidemiologic data are limited. METHODS: In this cross-sectional analysis we investigated exposure to fine particulate matter (PM2.5) and residential proximity to major roads in relation to abdominal aortic calcification, a sensitive indicator of systemic atherosclerosis. Aortic calcification was measured by computed tomography among 1147 persons, in 5 US metropolitan areas, enrolled in the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis. The presence and quantity of aortic calcification were modeled using relative risk regression and linear regression, respectively, with adjustment for potential confounders. RESULTS: We observed a slightly elevated risk of aortic calcification (RR = 1.06; 95% confidence interval = 0.96-1.16) with a 10 microg/m contrast in PM2.5. The PM2.5-associated risk of aortic calcification was stronger among participants with long-term residence near a PM2.5 monitor (RR = 1.11; 1.00-1.24) and among participants not recently employed outside the home (RR = 1.10; 1.00-1.22). PM2.5 was not associated with an increase in the quantity of aortic calcification (Agatston score) and no roadway proximity effects were noted. There was indication of PM2.5 effect modification by lipid-lowering medication use, with greater effects among users, and PM2.5 associations were observed most consistently among Hispanics. CONCLUSIONS: Although we did not find persuasive associations across our full study population, associations were stronger among participants with less exposure misclassification. These findings support the hypothesis of a relationship between particulate air pollution and systemic atherosclerosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».