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Enregistrement W2604855626 · doi:10.1097/jom.0000000000000954

Cardio-Respiratory Effects of Air Pollution in a Panel Study of Outdoor Physical Activity and Health in Rural Older Adults

2017· article· en· W2604855626 sur OpenAlexafffund
David M. Stieb, Robin Shutt, Lisa Marie Kauri, Sarah Mason, Li Chen, Mieczysław Szyszkowicz, Nina A. Dobbin, Marc Rigden, Branka Jovic, Marie Mulholland, Martin S. Green, Ling Liu, Guillaume Pelletier, Scott Weichenthal, Robert Dales, Isaac Luginaah

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensHealth CanadaWestern University
Organismes subventionnairesHealth CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineExhaled nitric oxideInterquartile rangeSpirometryHeart rateBlood pressureEnvironmental healthCardiologyInternal medicineAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine cardio-respiratory effects of air pollution in rural older adults exercising outdoors. METHODS: Adults 55 and over completed measurements of blood pressure, peak expiratory flow and oximetry daily, and of heart rate variability, endothelial function, spirometry, fraction of exhaled nitric oxide and urinary oxidative stress markers weekly, before and after outdoor exercise, for 10 weeks. Data were analyzed using linear mixed effect models. RESULTS: Pooled estimates combining 2013 (n = 36 participants) and 2014 (n = 41) indicated that an interquartile increase in the air quality health index (AQHI) was associated with a significant (P < 0.05) increase in heart rate (2.1%) and significant decreases in high frequency power (-19.1%), root mean square of successive differences (-9.5%), and reactive hyperemia index (-6.5%). CONCLUSIONS: We observed acute subclinical adverse effects of air pollution in rural older adults exercising outdoors.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations38
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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