Exposure to traffic and mortality risk in the 1991–2011 Canadian Census Health and Environment Cohort (CanCHEC)
Notice bibliographique
Résumé
There is evidence that local traffic density and living near major roads can adversely affect health outcomes. We aimed to assess the relationship between local road length, proximity to primary highways, and cause-specific mortality in the 1991 Canadian Census Health and Environment Cohort (CanCHEC). In this long-term study of 2.6 million people, based on completion of the long-form census in 1991 and followed until 2011, we used annual residential addresses to determine the total length of local roads within 200 m of postal code representative points and the postal code's distance to primary highways. The association between exposure to traffic and cause-specific non-accidental mortality was estimated using Cox proportional hazards models, adjusting for individual covariates and contextual factors, including census division-level proportion in high school, the percentage of recent immigrants, and neighborhood income. We performed sensitivity analyses, including adjustment for exposure to PM2.5, NO2, or O3, restricting to subjects in core urban areas, and spatial variation by climatic zone. The hazard ratio (HR) for all non-accidental mortality associated with an interquartile increase in length of local roads was 1.05 (95% CI 1.04, 1.05), while for an interquartile range increase in proximity to primary highways, the HR was 1.03 (95% CI 1.02, 1.04). HRs by traffic quartile increased with increasing lengths of local roads, as well as with closer proximity to primary highways, for all mortality causes. The associations were stronger within subjects' resident in urban core areas, attenuated by adjustment for PM2.5, and HRs showed limited spatial variation by climatic zone. In the CanCHEC cohort, exposure to higher road density and proximity to major traffic roads was associated with increased mortality risk from cerebrovascular and cardiovascular disease, ischemic heart disease, COPD, respiratory disease, and lung cancer, with unclear results for diabetes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».