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Enregistrement W2194745997 · doi:10.1111/jch.12720

Studies of Household Air Pollution and Subclinical Indicators of Cardiovascular Disease Fill Important Knowledge Gaps

2015· letter· en· W2194745997 sur OpenAlexaffabout
Jill Baumgartner, Maggie L. Clark

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Hypertension · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEnvironmental healthBlood pressureSubclinical infectionDiseaseAir pollutionCardiovascular healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their article “Targeting Household Air Pollution for Curbing the Cardiovascular Disease Burden: A Health Priority in Sub-Saharan Africa,” Noubiap and colleagues review the literature on household air pollution (HAP) and cardiovascular diseases.1 They point to the lack of studies on cardiovascular events in sub-Saharan Africa and other regions where cooking and heating with solid fuels is common. They also review studies of exposure to cigarette smoke and urban air pollution (mostly in high-income countries) and associated cardiovascular endpoints, including studies of intermediary indicators of cardiovascular risk such as inflammation, endothelial dysfunction, and heart rate variability. This evidence base contributes to both our knowledge of biological mechanisms linking air pollution and cardiovascular outcomes and appropriate indicators of cardiovascular risk. Linking evidence from urban air pollution and HAP, as the authors suggest, assumes that they are equally harmful to human health. Therefore, what is surprisingly absent from their review is the increasing body of evidence linking HAP with important subclinical indicators of cardiovascular diseases, including blood pressure, which is strongly and directly related to cardiovascular mortality.2 For example, a previous study in rural China found a dose-response relationship between personal exposure to HAP and blood pressure in women cooking with biomass fuels,3 and several cookstove intervention studies in Latin America found lowered blood pressure4-7 and reduced ST-segment depression8 in women with reduced exposure to HAP. Cross-sectional studies in Peru found higher blood pressure and greater prevalence of carotid atherosclerotic plaque among biomass users compared with users of gaseous fuels9, 10 and a small feasibility study in China found some evidence of an association between exposure to biomass smoke and arterial stiffness.11 Controlled evaluations conducted in high-income countries provide further evidence; short-term changes in exposure to woodsmoke were associated with arterial stiffness in a laboratory-based study of healthy Swedish adults12, 13 and an air filtration intervention resulted in improved markers of systemic inflammation and endothelial function (but not oxidative stress) among Canadian adults living in a woodsmoke-impacted community.14 We applaud Noubiap and colleagues for highlighting this important and often underrepresented global health issue to the readership of The Journal of Clinical Hypertension. We particularly appreciate the focus on energy and air pollution in sub-Saharan Africa, where much of the population is heavily impacted by exposure to HAP and its associated disease burden.15 We do, however, feel inclined to draw attention to the important omission of the growing body of research evaluating the association between HAP with these important indicators of cardiovascular disease risk. While it is our hope that this research base should be used to inform future evaluations in all regions of the world, it is certainly worth noting that few studies have been conducted in sub-Saharan Africa. Obtaining direct evidence in this region will have important public health implications and should be heavily prioritized. The authors do not have any conflicts of interest to declare.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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