0434 THE ASSOCIATION OF TRAFFIC-RELATED AIR POLLUTION WITH SLEEP APNEA AND INFLAMMATORY BIOMARKERS
Notice bibliographique
Résumé
Obstructive sleep apnea (OSA) is associated with inflammatory biomarkers which may predispose to premature cardiovascular disease. Air pollution is also associated with systemic inflammation, and may therefore also be associated with worsening OSA. Our objective was to assess whether traffic-related pollution (TRAP) is associated with OSA severity or systemic inflammation. 1858 consenting patients who had a polysomnography (PSG) for suspected OSA were recruited between 2007 and 2013 into a research database. Information from a detailed questionnaire, BMI, and PSG were included. In a subset (n=494), serum was collected the morning after PSG, and levels of inflammatory biomarkers (e-selectin, intracellular adhesion molecule, vascular cell adhesion molecule, interleukin 6, interleukin 8) were measured using Luminex. For each patient, residential 6-digit postal code (corresponding to ~ 1 block face) was used to estimate each subject’s TRAP exposure (nitrogen oxides, black carbon and fine particulate matter) using land-use regression, with mean nitrogen dioxide concentration of 16.2 ± 5.6 ppb (Vancouver, BC). SAS 9.4 used for analysis. 1339 participants (69.6% male, mean and SD age: 57.6 ± 12.2 years, AHI: 22.5 ± 22.1/hr) had a postal code within the air pollution model domain. 255 patients had no OSA (AHI <5/hr); 390 had mild OSA (AHI 5–15/hr); 336 had moderate OSA (AHI 15–30/hr); and 358 had severe OSA (AHI >30/hr). Pollution measures were not significantly correlated with AHI (Pearson correlation coefficients -0.005 to -0.061, p>0.1 for all variables) or with OSA severity using categorical variables by ANOVA; the lack of association persisted after controlling for age and gender. None of the inflammatory biomarkers were associated with pollution levels. In our cohort, we did not find an association between air pollution exposure and either OSA severity or inflammatory biomarkers. This work is funded through grants from the Canadian Institutes of Health Research and the Canadian Sleep and Circadian Network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».