Risk of Incident Diabetes in Relation to Long-term Exposure to Fine Particulate Matter in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Laboratory studies suggest that fine particulate matter (≤ 2.5 µm in diameter; PM 2.5 ) can activate pathophysiological responses that may induce insulin resistance and type 2 diabetes.However, epidemiological evidence relating PM 2.5 and diabetes is sparse, particularly for incident diabetes.oBjectives: We conducted a population-based cohort study to determine whether long-term exposure to ambient PM 2.5 is associated with incident diabetes.Methods: We assembled a cohort of 62,012 nondiabetic adults who lived in Ontario, Canada, and completed one of five population-based health surveys between 1996 and 2005.Follow-up extended until 31 December 2010.Incident diabetes diagnosed between 1996 and 2010 was ascertained using the Ontario Diabetes Database, a validated registry of persons diagnosed with diabetes (sensitivity = 86%, specificity = 97%).Six-year average concentrations of PM 2.5 at the postal codes of baseline residences were derived from satellite observations.We used Cox proportional hazards models to estimate the associations, adjusting for various individual-level risk factors and contextual covariates such as smoking, body mass index, physical activity, and neighborhood-level household income.We also conducted multiple sensitivity analyses.In addition, we examined effect modification for selected comorbidities and sociodemographic characteristics.results: There were 6,310 incident cases of diabetes over 484,644 total person-years of followup.The adjusted hazard ratio for a 10-µg/m 3 increase in PM 2.5 was 1.11 (95% CI: 1.02, 1.21).Estimated associations were comparable among all sensitivity analyses.We did not find strong evidence of effect modification by comorbidities or sociodemographic covariates.conclusions: This study suggests that long-term exposure to PM 2.5 may contribute to the development of diabetes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».