Long-Term Exposure to NO2 and Ozone and Hypertension Incidence in the Black Women’s Health Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence shows that exposure to air pollutants can increase blood pressure in the short and long term. Some studies show higher levels of hypertension prevalence in areas of high pollution. Few data exist on the association of air pollution with hypertension incidence. The purpose of the present study was to prospectively assess the associations of the traffic-related nitrogen dioxide (NO2) and of ozone with the incidence of hypertension in the Black Women's Health Study (BWHS), a large cohort study of African American women. METHODS: We used Cox proportional hazards models to calculate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CI) for hypertension associated with exposure to NO2 and ozone among 33,771 BWHS participants. NO2 and ozone levels at participant residential locations were estimated with validated models. RESULTS: From 1995 to 2011, 9,570 incident cases of hypertension occurred in a total of 348,154 person-years (median follow-up time, 11 years). The multivariable HRs per interquartile range of NO2 (9.7 ppb) and ozone (6.7 ppb) were 0.92 (95% CI = 0.86, 0.98) and 1.09 (95% CI = 1.00, 1.18). CONCLUSIONS: In this large cohort of African American women, higher ozone levels were associated with an increase in hypertension incidence. Higher NO2 levels were not associated with greater hypertension incidence; indeed, incidence was lower at higher NO2 levels.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».