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Enregistrement W2257979315 · doi:10.1186/s12940-016-0111-6

Risk estimates of mortality attributed to low concentrations of ambient fine particulate matter in the Canadian community health survey cohort

2016· article· en· W2257979315 sur OpenAlex
Lauren Pinault, Michael Tjepkema, Dan L. Crouse, Scott Weichenthal, Aaron van Donkelaar, Randall V. Martin, Michael Bräuer, Hong Chen, Richard T. Burnett

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaUniversity of New BrunswickDalhousie UniversityHealth CanadaStatistics Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésMedicineHazard ratioProportional hazards modelEnvironmental healthConfoundingCohort studyCohortBody mass indexProspective cohort studyDemographyConfidence intervalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the shape of the relationship between long-term exposure to ambient fine particulate matter (PM2.5) concentrations and health risks is critical for health impact and risk assessment. Studies evaluating the health risks of exposure to low concentrations of PM2.5 are limited. Further, many existing studies lack individual-level information on potentially important behavioural confounding factors. METHODS: A prospective cohort study was conducted among a subset of participants in a cohort that linked respondents of the Canadian Community Health Survey to mortality (n = 299,500) with satellite-derived ambient PM2.5 estimates. Participants enrolled between 2000 and 2008 were followed to date of death or December 31, 2011. Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios (HRs) for mortality attributed to PM2.5 exposure, adjusted for individual-level and contextual covariates, including smoking behaviour and body mass index (BMI). RESULTS: Approximately 26,300 non-accidental deaths, of which 32.5 % were due to circulatory disease and 9.1 % were due to respiratory disease, occurred during the follow-up period. Ambient PM2.5 exposures were relatively low (mean = 6.3 μg/m(3)), yet each 10 μg/m(3) increase in exposure was associated with increased risks of non-accidental (HR = 1.26; 95 % CI: 1.19-1.34), circulatory disease (HR = 1.19; 95 % CI: 1.07-1.31), and respiratory disease mortality (HR = 1.52; 95 % CI: 1.26-1.84) in fully adjusted models. Higher hazard ratios were observed for respiratory mortality among respondents who never smoked (HR = 1.97; 95 % CI: 1.24-3.13 vs. HR = 1.45; 95 % CI: 1.17-1.79 for ever smokers), and among obese (BMI ≥ 30) respondents (HR = 1.76; 95 % CI: 1.15-2.69 vs. HR = 1.41; 95 % CI: 1.04-1.91 for normal weight respondents), though differences between groups were not statistically significant. A threshold analysis for non-accidental mortality estimated a threshold concentration of 0 μg/m(3) (+95 % CI = 4.5 μg/m(3)). CONCLUSIONS: Increased risks of non-accidental, circulatory, and respiratory mortality were observed even at very low concentrations of ambient PM2.5. HRs were generally greater than most literature values, and adjusting for behavioural covariates served to reduce HR estimates slightly.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,277 · 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