Associations between long-term PM2.5 and ozone exposure and mortality in the Canadian Census Health and Environment Cohort (CANCHEC), by spatial synoptic classification zone
Notice bibliographique
Résumé
Studies suggest that long-term chronic exposure to fine particulate matter air pollution can increase lung cancer mortality. We analyzed the association between long term PM2.5 and ozone exposure and mortality due to lung cancer, ischemic heart disease, and chronic obstructive pulmonary disease, accounting for geographic location, socioeconomic status, and residential mobility. Subjects in the 1991 Canadian Census Health and Environment Cohort (CanCHEC) were followed for 20 years, and assigned to regions across Canada based on spatial synoptic classification weather types. Hazard ratios (HR) for mortality, were related to PM2.5 and ozone using Cox proportional hazards survival models, adjusting for socioeconomic characteristics and individual confounders. An increase of 10 μg/m3 in long term PM2.5 exposure resulted in an HR for lung cancer mortality of 1.26 (95% CI 1.04, 1.53); the inclusion in the model of SSC zone as a stratum increased the risk estimate to HR 1.29 (95% CI 1.06, 1.57). After adjusting for ozone, HRs increased to 1.49 (95% CI 1.23, 1.88), and HR 1.54 (95% CI 1.27, 1.87), with and without zone as a model stratum. HRs for ischemic heart disease fell from 1.25 (95% CI 1.21, 1.29) for exposure to PM2.5, to 1.13 (95% CI 1.08, 1.19) when PM2.5 was adjusted for ozone. For COPD, the 95% confidence limits included 1.0 when climate zone was included in the model. HRs for all causes of death showed spatial differences when compared to zone 3, the most populated climate zone. Exposure to PM2.5 was related to an increased risk of mortality from lung cancer, and both ozone and PM2.5 exposure were related to risk of mortality from ischemic heart disease, and the risk varied spatially by climate zone.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».