Relationships Between Fine Particulate Air Pollution, Cardiometabolic Disorders, and Cardiovascular Mortality
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Growing evidence suggests that long-term exposure to fine particulate matter (PM2.5) air pollution contributes to risk of cardiovascular disease (CVD) morbidity and mortality. There is uncertainty about who are most susceptible. Individuals with underlying cardiometabolic disorders, including hypertension, diabetes mellitus, and obesity, may be at greater risk. PM2.5 pollution may also contribute to cardiometabolic disorders, augmenting CVD risk. OBJECTIVE: This analysis evaluates relationships between long-term PM2.5 exposure and cardiometabolic disease on risk of death from CVD and cardiometabolic conditions. METHODS AND RESULTS: Data on 669 046 participants from the American Cancer Society Cancer Prevention Study II cohort were linked to modeled PM2.5 concentrations at geocoded home addresses. Cox proportional hazards regression models were used to estimate adjusted hazards ratios for death from CVD and cardiometabolic diseases based on death-certificate information. Effect modification by pre-existing cardiometabolic risk factors on the PM2.5-CVD mortality association was examined. PM2.5 exposure was associated with CVD mortality, with the hazards ratios (95% confidence interval) per 10 μg/m(3) increase in PM2.5 equal to 1.12 (1.10-1.15). Deaths linked to hypertension and diabetes mellitus (mentioned on death certificate as either primary or contributing cause of death) were also associated with PM2.5. There was no consistent evidence of effect modification by cardiometabolic disease risk factors on the PM2.5-CVD mortality association. CONCLUSIONS: Pollution-induced CVD mortality risk is observed for those with and without existing cardiometabolic disorders. Long-term exposure may also contribute to the development or exacerbation of cardiometabolic disorders, increasing risk of CVD, and cardiometabolic disease mortality.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».