A systematic review of air pollution and incidence of out-of-hospital cardiac arrest
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Studies have linked air pollution with the incidence of acute coronary artery events and cardiovascular mortality but the association with out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is less clear. AIM: To examine the association of air pollution with the occurrence of OHCA. METHODS: Electronic bibliographic databases (until February 2013) were searched. Search terms included common air pollutants and OHCA. Studies of patients with implantable cardioverter defibrillators and OHCA not attended by paramedics were excluded. Two independent reviewers (THKT and TAW) identified potential studies. Methodological quality was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Of 849 studies, 8 met the selection criteria. Significant associations between particulate matter (PM) exposure (especially PM(2.5)) and OHCA were found in 5 studies. An increase of OHCA risk ranged from 2.4% to 7% per interquartile increase in average PM exposure on the same day and up to 4 days prior to the event. A large study found ozone increased the risk of OHCA within 3 h prior to the event. The strongest risk OR of 3.8-4.6% per 20 parts per billion ozone increase of the average level was within 2 h prior to the event. Similarly, another study found an increased risk of 18% within 2 days prior to the event. CONCLUSIONS: Larger studies have suggested an increased risk of OHCA with air pollution exposure from PM(2.5) and ozone.
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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 | 0,043 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».