The Association Between Chronic Exposure to Traffic-Related Air Pollution and Ischemic Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Increasing evidence links air pollution to the risk of cardiovascular disease. This study investigated the association between ischemic heart disease (IHD) prevalence and exposure to traffic-related air pollution (nitrogen dioxide [NO₂], fine particulate matter [PM₂.₅], and ozone [O₃]) in a population of susceptible subjects in Toronto. Local (NO₂) exposures were modeled using land use regression based on extensive field monitoring. Regional exposures (PM₂.₅, O₃) were modeled as confounders using inverse distance weighted interpolation based on government monitoring data. The study sample consisted of 2360 patients referred during 1992 to 1999 to a pulmonary clinic at the Toronto Western Hospital in Toronto, Ontario, Canada, to diagnose or manage a respiratory complaint. IHD status was determined by clinical database linkages (ICD-9-CM 412-414). The association between IHD and air pollutants was assessed with a modified Poisson regression resulting in relative risk estimates. Confounding was controlled with individual and neighborhood-level covariates. After adjusting for multiple covariates, NO₂ was significantly associated with increased IHD risk, relative risk (RR) = 1.33 (95% confidence interval [CI]: 1.2, 1.47). Subjects living near major roads and highways had a trend toward an elevated risk of IHD, RR = 1.08 (95% CI: 0.99, 1.18). Regional PM₂.₅ and O₃ were not associated with risk of IHD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».