Outdoor Fine Particles and Nonfatal Strokes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidemiologic studies find that long- and short-term exposure to fine particles (PM2.5) is associated with adverse cardiovascular outcomes, including ischemic and hemorrhagic strokes. However, few systematic reviews or meta-analyses have synthesized these results. METHODS: We reviewed epidemiologic studies that estimated the risks of nonfatal strokes attributable to ambient PM2.5. To pool risks among studies we used a random-effects model and 2 Bayesian approaches. The first Bayesian approach assumes a normal prior that allows risks to be zero, positive or negative. The second assumes a gamma prior, where risks can only be positive. This second approach is proposed when the number of studies pooled is small, and there is toxicological or clinical literature to support a causal relation. RESULTS: We identified 20 studies suitable for quantitative meta-analysis. Evidence for publication bias is limited. The frequentist meta-analysis produced pooled risk ratios of 1.06 (95% confidence interval = 1.00-1.13) and 1.007 (1.003-1.010) for long- and short-term effects, respectively. The Bayesian meta-analysis found a posterior mean risk ratio of 1.08 (95% posterior interval = 0.96-1.26) and 1.008 (1.003-1.013) from a normal prior, and of 1.05 (1.02-1.10) and 1.008 (1.004-1.013) from a gamma prior, for long- and short-term effects, respectively, per 10 μg/m PM2.5. CONCLUSIONS: Sufficient evidence exists to develop a concentration-response relation for short- and long-term exposures to PM2.5 and stroke incidence. Long-term exposures to PM2.5 result in a higher risk ratio than short-term exposures, regardless of the pooling method. The evidence for short-term PM2.5-related ischemic stroke is especially strong.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».