MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2738593593 · doi:10.1615/critrevbiomedeng.2017019768

Air Pollution and Cardiovascular Disease: A Review

2016· review· en· W2738593593 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Biomedical Engineering · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAir pollutionEnvironmental healthMyocardial infarctionDiseasePollutionStroke (engine)ToxicologyCardiologyInternal medicineBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air pollution is comprised of different compounds and particulate matter (PM) of sizes 2.5 and 10 μm, with the former size posing the greatest danger to humans. Evidence suggests that the global rise in air pollution levels during the past century is correlated with the increased incidence of diseases of the cardiovascular system. On a global scale, 7 million individuals died as a result of the effects of air pollution in 2012. Air pollution leads to tremendous amounts of financial burden (in 2010, $16 trillion in the US and Europe) on the health-care system. The severity of effects experienced by varying populations due to air pollution can differ due to locale, length of exposure, weather conditions, residential proximity to major highways or factories, and soil aridity. Pollutants affect the heart, blood vessels, and blood at a molecular level through proinflammatory or oxidative stress response, autonomic nervous system imbalance, and the direct permeation of harmful compounds into the tissue. The dysfunction of cells and biological processes of the cardiovascular system due to PM leads to an increased prevalence of cardiovascular diseases (CVDs) such as atherosclerosis, hypertension, myocardial infarction, thrombosis, and restricted valve motion. Studies in countries such as China have shown an increase of 0.25% in ischemic heart disease (IHD) mortality and a 0.27% increase in IHD morbidity due to a 10 μg/m3 increase in PM. In a study conducted in the US, PM2.5 concentrations ranged from 9.2-22.6 μg/m3, and every 5-μg/m3 increase in PM2.5 caused coronary calcification to increase by 4.1 Agatston units/yr. Studies on traffic-related air pollution found that nonhypertensive participants residing within 100 m of major roadways experienced an increase in systolic (0.35 mmHg) and diastolic (0.22 mmHg) blood pressure as a result of increases in traffic. The progression of CVD due to pollution has been found to fluctuate within individuals based on age, gender, location of exercise, smoking, pregnancy, diabetes, preexisting cardiovascular or pulmonary diseases, and other factors. Considering the number of individuals affected by pollution on a daily basis and the burden that this places on society through the health-care system, immediate preventive measures are needed to address these problems. Increased knowledge about the widespread effects of pollution on human physiological systems should aid in remediating the problem across the globe. Biomedical engineers can have a great positive impact in developing better instrumentation to measure discrete pollutants and characterizing their harmful effects on physiological systems.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,309 · 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