Long-Term Exposure To Air Pollution And Traffic Noise And Global Cognitive Score – Results From The Heinz Nixdorf-Recall Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Investigations of adverse effects of air pollution (AP) and ambient noise on cogni-tive function are scarce, and their results are inconsistent. The aim of this study was to analyze the associations of long-term exposure to AP and traffic noise with a global cognitive score (GCS) in single and two-exposure models. Data: Our analysis is based on cross-sectional data from the first follow-up examination (2006-2008) of the population-based Heinz Nixdorf Recall study, located in three adjacent in the highly urbanized German Ruhr Area. Methods: Cognitive performance was completed in 4086 of 4157 participants using five subtests: verbal fluency, labyrinth test, immediate and delayed verbal recall, and clock-drawing tests. The GCS was additively calculated using age- and education-specific z scores of the five subtests. We assessed long-term residential concentrations for size-specific particulate matter (PM) and nitrogen oxides with land use regression and dispersion models, and traffic noise (weighted 24-h (LDEN) and night-time (LNIGHT) means) according to the EU directive 2002/49/EC. Multiple linear regression models adjusted for individual risk factors (age, sex, socio-economic status, alcohol consumption, smoking status, self-reported passive smoking, any regular physical activity, and body mass index) were calculated for the association of environmental exposures with GCS. Results: In the fully adjusted model, AP and noise were negatively associated with GCS. For example, an interquartile range (IQR) increase in PM2.5 (1.43 µg/m3) was associated with a de-crease in GCS of β =-0.05 [95% confidence interval (CI) -0.0.8;-0.03] and for a 10 dB(A) increase in LDEN, β was -0.07 [-0.13; -0.01]). In two-exposure models, the estimates remained stable and significant for AP, but slightly attenuated for noise. Discussion: Long-term exposures to AP and road traffic noise were adversely associated with GCS in one- and two exposure models.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle