The Relationship between Ambient Air Pollution and Heart Rate Variability Differs for Individuals with Heart and Pulmonary Disease
Notice bibliographique
Résumé
Associations between concentrations of ambient fine particles [particulate matter < 2.5 microm aerodynamic diameter (PM2.5)] and heart rate variability (HRV) have differed by study population. We examined the effects of ambient pollution on HRV for 18 individuals with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and 12 individuals with recent myocardial infarction (MI) living in Atlanta, Georgia. HRV, baseline pulmonary function, and medication data were collected for each participant on 7 days in fall 1999 and/or spring 2000. Hourly ambient pollution concentrations were obtained from monitoring sites in Atlanta. The association between ambient pollution and HRV was examined using linear mixed-effect models. Ambient pollution had opposing effects on HRV in our COPD and MI participants, resulting in no significant effect of ambient pollution on HRV in the entire population for 1-, 4-, or 24-hr moving averages. For individuals with COPD, interquartile range (IQR) increases in 4-hr ambient PM2.5 (11.65 microg/m3)) and nitrogen dioxide (11.97 ppb) were associated with 8.3% [95% confidence interval (CI), 1.7-15.3%] and 7.7% (95% CI, 0.1-15.9%) increase in the SD of normal R-R intervals (SDNN), respectively. For individuals with MI, IQR increases in 4-hr PM2.5 (8.54 microg/m3) and NO2 (9.25 ppb) were associated with a nonsignificant 2.9% (95% CI, -7.8 to 2.3) and significant 12.1 (95% CI, -19.5 to -4.0) decrease in SDNN. Beta-blocker and bronchodilator intake and baseline forced expiratory volume in 1 sec modified the PM-SDNN association significantly, with effects consistent with those by disease group. Results indicate heterogeneity in the autonomic response to air pollution due to differences in baseline health, with significant associations for ambient NO2 suggesting an important role for traffic-related pollution.
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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 | 0,002 | 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 ».