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 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 | 0,003 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».