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Enregistrement W2164069161 · doi:10.1080/09603123.2011.588437

Impact of personal and ambient-level exposures to nitrogen dioxide and particulate matter on cardiovascular function

2011· article· en· W2164069161 sur OpenAlexaff
Ron Williams, Robert D. Brook, Robert L. Bard, Teri Conner, Hwashin Hyun Shin, Richard T. Burnett

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Health Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchU.S. Environmental Protection AgencyElectric Power Research InstituteNIH Clinical CenterRTI InternationalNational Center for Research ResourcesOffice of Research and Development
Mots-clésParticulatesNitrogen dioxideEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work explored the association between nitrogen dioxide (NO(2)) and PM(2.5) components with changes in cardiovascular function in an adult non-smoking cohort. The cohort consisted of 65 volunteers participating in the US EPA's Detroit Exposure and Aerosol Research Study (DEARS) and a University of Michigan cardiovascular sub-study. Systolic and diastolic blood pressure (SBP, DBP), heart rate (HR), brachial artery diameter (BAD), brachial artery flow-mediated dilatation (FMD) and nitroglycerin-mediated arterial dilatation (NMD) were collected by in-home examinations. A maximum of 336 daily environmental and health effect observations were obtained. Daily potassium air concentrations were associated with significant decreases in DBP (-0.0447 mmHg/ng/m(3) ± 0.0132, p = 0.0016, lag day 0) among participants compliant with the personal monitoring protocol. Personal NO(2) exposures resulted in significant changes in BAD (e.g., 0.0041 mm/ppb ± 0.0019, p = 0.0353, lag day 1) and FMD (0.0612 ± 0.0235, p = 0.0103, lag day 0) among other findings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,189
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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