Long-Term Exposure to Ambient Air Pollution and Risk of Hospitalization with Community-acquired Pneumonia in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Little is known about the long-term effects of air pollution on pneumonia hospitalization in the elderly. OBJECTIVES: To assess the effect of long-term exposure to ambient nitrogen dioxide, sulfur dioxide, and fine particulate matter with diameter equal to or smaller than 2.5 microm (PM(2.5)) on hospitalization for community-acquired pneumonia in older adults. METHODS: We used a population-based case-control study in Hamilton, Ontario, Canada. We enrolled 345 hospitalized patients aged 65 years or more for community-acquired pneumonia and 494 control participants, aged 65 years and more, randomly selected from the same community as cases from July 2003 to April 2005. Health data were collected by personal interview. Annual average levels of nitrogen dioxide, sulfur dioxide, and PM(2.5) before the study period were estimated at the residential addresses of participants by inverse distance weighting, bicubic splined and land use regression methods and merged with participants' health data. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Long-term exposure to higher levels of nitrogen dioxide and PM(2.5) was significantly associated with hospitalization for community-acquired pneumonia (odds ratio [OR], 2.30; 95% confidence interval [CI], 1.25 to 4.21; P = 0.007 and OR, 2.26; 95% CI, 1.20 to 4.24; P = 0.012, respectively, over the 5th-95th percentile range increase of exposure). Sulfur dioxide did not appear to have any association (OR, 0.97; 95% CI, 0.59 to 1.61; P = 0.918). Results were somewhat sensitive to the choice of methods used to estimate air pollutant levels at residential addresses, although all risks from nitrogen dioxide and PM(2.5) exposure were positive and generally significant. CONCLUSIONS: In older adults, exposure to ambient nitrogen dioxide and PM(2.5) was associated with hospitalization for community-acquired pneumonia.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».