MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2266562788 · doi:10.1161/circ.125.suppl_10.a058

Abstract 058: Residential Proximity to Major Roadways is Associated with Increased Risk of Hypertension among Post-Menopausal Women: Results from the San Diego Cohort of the Women's Health Initiative

2012· article· en· W2266562788 sur OpenAlexaff
Kipruto Kirwa, Yi Wang, Marc A. Adams, Cindy G. Morgan, Jaqueline Kerr, Gregory J. Norman, Charles B. Eaton, Matthew Allison, Gregory A. Wellenius

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortDemographyBody mass indexSocioeconomic statusLogistic regressionWaistBlood pressureCohort studyResidenceGerontologyEnvironmental healthPopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Long term exposure to traffic pollution has been linked to elevated risk of cardiovascular events and mortality. These associations may be conceptually mediated, at least in part, through increased risk of hypertension, but this hypothesis has not been examined in detail. We assessed the hypothesis that residential distance to major roadways, a marker of long-term exposure to traffic pollution, is inversely associated with risk of hypertension among post-menopausal women. Methods: We examined the cross-sectional association between residential proximity to major roadways and prevalent hypertension using baseline data from 5,401 women aged 50–79 years enrolled into the San Diego cohort of the Women’s Health Initiative. We geocoded participants’ residential addresses and calculated the Euclidean distance to the nearest freeway, freeway ramp or prime arterial road. Hypertension was defined as blood pressure ≥140/90 mmHg, self-reported history of anti-hypertensive drug use or prior physician diagnosis. We used logistic regression to estimate the association between hypertension prevalence and distance to major roadway, adjusting for age, race, smoking, body mass index, waist-hip ratio, history of diabetes, cholesterol level, education, family income, and neighborhood socioeconomic status. We considered distance to major roadway as both a categorical variable (≤50, >50 to 200, >200 to 400, and >400 m) and a log-transformed continuous variable. In a sensitivity analysis, we further adjusted for density of supermarkets and grocery stores within 1.6 km of each residence. Results: Participants were predominantly white non-Hispanic (75.4%) with a mean age of 64.7 (SD=7.7) years. The prevalence of hypertension was 42.0%. The median distance to a major roadway was 837 m (25 th − 75 th percentiles: 408 – 1510 m). Adjusting for individual characteristics and individual and neighborhood level indicators of socioeconomic status, the prevalence odds ratio for hypertension was 1.69 (95% CI: 1.11, 2.59), 1.11 (0.89, 1.38) and 1.06 (0.89, 1.26) for women living ≤50, >50 to 200, and >200 to 400 versus >400 m from a major roadway ( P trend =0.03). Considering distance to major roadway as a log-transformed continuous variable, we found that living 400 m versus 1500 m from a major roadway was associated with a 8.3% (95% CI: 1.9, 15.1%) increase in the prevalence odds of hypertension ( P= 0.01). Further adjustment for local supermarket/grocery store density did not materially alter the results. Conclusion: In this cohort of post-menopausal women, residential proximity to major roadways was associated with prevalence of hypertension, even after accounting for important individual, socioeconomic and neighborhood-level characteristics. These results suggest that traffic pollution may increase the risk of cardiovascular events, at least in part, through increased risk of hypertension.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculationMême sujetCardiovascular Health and Risk FactorsTravaux en français237 207