Long-term exposure to ambient ultrafine particles and respiratory disease incidence in in Toronto, Canada: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the long-term health effects of ambient ultrafine particles (<0.1 μm) (UFPs) including their association with respiratory disease incidence. In this study, we examined the relationship between long-term exposure to ambient UFPs and the incidence of lung cancer, adult-onset asthma, and chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Our study cohort included approximately 1.1 million adults who resided in Toronto, Canada and who were followed for disease incidence between 1996 and 2012. UFP exposures were assigned to residential locations using a land use regression model. Random-effect Cox proportional hazard models were used to estimate hazard ratios (HRs) describing the association between ambient UFPs and respiratory disease incidence adjusting for ambient fine particulate air pollution (PM 2.5 ), NO 2 , and other individual/neighbourhood-level covariates. In total, 74,543 incident cases of COPD, 87,141 cases of asthma, and 12,908 cases of lung cancer were observed during follow-up period. In single pollutant models, each interquartile increase in ambient UFPs was associated with incident COPD (HR = 1.06, 95% CI: 1.05, 1.09) but not asthma (HR = 1.00, 95% CI: 1.00, 1.01) or lung cancer (HR = 1.00, 95% CI: 0.97, 1.03). Additional adjustment for NO 2 attenuated the association between UFPs and COPD and the HR was no longer elevated (HR = 1.01, 95% CI: 0.98, 1.03). PM 2.5 and NO 2 were each associated with increased incidence of all three outcomes but risk estimates for lung cancer were sensitive to indirect adjustment for smoking and body mass index. In general, we did not observe clear evidence of positive associations between long-term exposure to ambient UFPs and respiratory disease incidence independent of other air pollutants. Further replication is required as few studies have evaluated these relationships.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».