The association between air pollution and the incidence of idiopathic pulmonary fibrosis in Northern Italy
Notice bibliographique
Résumé
Acute exacerbations and worsening of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) have been associated with exposure to ozone (O 3 ), nitrogen dioxide (NO 2 ) and particulate matter, but chronic exposure to air pollution might also affect the incidence of IPF. We investigated the association between chronic exposure to NO 2 , O 3 and particulate matter with an aerodynamic diameter <10 μm (PM 10 ) and IPF incidence in Northern Italy between 2005 and 2010. Daily predictions of PM 10 concentrations were obtained from spatiotemporal models, and NO 2 and O 3 hourly concentrations from fixed monitoring stations. We identified areas with homogenous exposure to each pollutant. We built negative binomial models to assess the association between area-specific IPF incidence rate, estimated through administrative databases, and average overall and seasonal PM 10 , NO 2 , and 8-hour maximum O 3 concentrations. Using unadjusted models, an increment of 10 µg·m −3 in NO 2 concentration was associated with an increase between 7.93% (95% CI 0.36–16.08%) and 8.41% (95% CI −0.23–17.80%) in IPF incidence rate, depending on the season. After adjustment for potential confounders, estimated effects were similar in magnitude, but with larger confidence intervals. Although confirmatory studies are needed, our results trace a potential association between exposure to traffic pollution and the development of IPF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».