Developing a Clinical Approach to Air Pollution and Cardiovascular Health
Notice bibliographique
Résumé
Nearly 3 billion people are exposed to household air pollution emitted from inefficient cooking and heating stoves, and almost the entire global population is exposed to detectable levels of outdoor air pollution from traffic, industry, and other sources. Over 3 million people die annually of ischemic heart disease or stroke attributed to air pollution, more than from traditional cardiac risk factors such as obesity, diabetes mellitus, or smoking. Clinicians have a role to play in reducing the burden of pollution-attributable cardiovascular disease. However, there currently exists no clear clinical approach to this problem. Here, we provide a blueprint for an evidence-based clinical approach to assessing and mitigating cardiovascular risk from exposure to air pollution. We begin with a discussion of the global burden of pollution-attributable cardiovascular disease, including a review of the mechanisms by which particulate matter air pollution leads to cardiovascular outcomes. Next, we offer a simple patient-screening tool using known risk factors for pollution exposure. We then discuss approaches to quantifying air pollution exposures and cardiovascular risk, including the development of risk maps for clinical catchment areas. We review a collection of interventions for household and outdoor air pollution, which clinicians can tailor to patients and populations at risk. Finally, we identify future research needed to quantify pollution exposures and validate clinical interventions. Overall, we demonstrate that clinicians can be empowered to mitigate the global burden of cardiovascular disease attributable to air pollution.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».