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Enregistrement W2214610380 · doi:10.1016/j.envres.2015.12.013

Oxidative burden of fine particulate air pollution and risk of cause-specific mortality in the Canadian Census Health and Environment Cohort (CanCHEC)

2015· article· en· W2214610380 sur OpenAlexafffundabout
Scott Weichenthal, Dan L. Crouse, Lauren Pinault, Krystal J. Godri Pollitt, Éric Lavigne, Greg J. Evans, Aaron van Donkelaar, Randall V. Martin, Rick Burnett

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of TorontoStatistics CanadaUniversity of New BrunswickDalhousie UniversityHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésEnvironmental healthHazard ratioInterquartile rangeOxidative stressProportional hazards modelMedicineConfidence intervalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKROUND: Fine particulate air pollution (PM2.5) is known to contribute to cardiorespiratory mortality but it is not clear how PM2.5 oxidative burden (i.e. the ability of PM2.5 to cause oxidative stress) may influence long-term mortality risk. METHODS: We examined the relationship between PM2.5 oxidative burden and cause-specific mortality in Ontario, Canada. Integrated PM2.5 samples were collected from 30 provincial monitoring sites between 2012 and 2013. The oxidative potential (% depletion/µg) of regional PM2.5 was measured as the ability of filter extracts to deplete antioxidants (glutathione and ascorbate) in a synthetic respiratory tract lining fluid. PM2.5oxidative burden was calculated as the product of PM2.5 mass concentrations and regional estimates of oxidative potential. In total, this study included 193,300 people who completed the Canadian long-form census in 1991 and who lived within 5km of a site where oxidative potential was measured. Deaths occurring between 1991 and 2009 were identified through record linkages and Cox proportional hazard models were used to estimate hazard ratios (and 95% confidence intervals) for interquartile changes in exposure adjusting for individual-level covariates and indirect-adjustment for smoking and obesity. RESULTS: Glutathione-related oxidative burden was associated with cause-specific mortality. For lung cancer specifically, this metric was associated with a 12% (95% CI: 5.0-19) increased risk of mortality whereas a 5.0% (95% CI: 0.1, 10) increase was observed for PM2.5. Indirect adjustment for smoking and obesity decreased the lung cancer hazard ratio for glutathione-related oxidative burden but it remained significantly elevated (HR=1.07, 95% CI: 1.005, 1.146). Ascorbate-related oxidative burden was not associated with mortality. CONCLUSIONS: Our findings suggest that glutathione-related oxidative burden may be more strongly associated with lung cancer mortality than PM2.5 mass concentrations.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations121
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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