Effects of ambient air pollution on incident Parkinson’s disease in Ontario, 2001 to 2013: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite recent studies linking air pollution to neurodegenerative illness, evidence relating air pollution and Parkinson's disease (PD) remains scarce. We conducted a population-based cohort study in Ontario, Canada, to determine the association between air pollution and incident PD. Methods: Using health administrative databases, we identified all adults aged 55-85 years, free of PD, and who lived in Ontario on 1 April 2001 (∼2.2 million). Individuals were followed up until 31 March 2013. We derived long-term average exposures to fine particulate matter (particles ≤2.5 µm in diameter, or PM2.5), nitrogen dioxide (NO2) and ozone from satellite-based estimates, land-use regression models and optimal interpolation methods, respectively. Using 2-year lags in exposures, we linked these estimates to individuals' annual postal codes from 1994 (7 years before cohort inception). We applied spatial random-effects Cox proportional hazards models, adjusting for individual- and area-level characteristics. We also performed sensitivity analyses, such as considering longer lags in exposures and stratifying by selected characteristics. Results: During the study period, we identified 38 745 newly diagnosed cases of PD. Each interquartile increment (3.8 µg/m3) of PM2.5 was associated with a 4% increase in incident PD (95% confidence interval, 1.01-1.08) after adjusting for various covariates. We also found positive associations for NO2 and ozone [hazard ratios (HRs) ranged from 1.03 to 1.04]. The associations for all exposures were unaltered with various sensitivity analyses except for considering longer lags, which somewhat attenuated the estimates, particularly for NO2 and ozone. Conclusions: Exposure to air pollution, especially PM2.5, was found to be related to incident PD.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».