Abstract MP55: Associations Between Traffic-Related Air Pollution and Cardiovascular Disease Risk Factors Were Stronger in More Walkable Neighborhoods: The Cardiovascular Health in Ambulatory Care Research Team Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Studies suggest living in a more walkable neighborhood may protect against cardiovascular disease risk factors such as hypertension (HTN) and diabetes mellitus (DM) by encouraging physical activity. Walkable neighborhoods, however, often carry higher levels of traffic-related air pollution. Little is known regarding whether synergistic effects may exist between walkability and air pollution on these risk factors. Hypothesis: We hypothesized that the association between traffic-related air pollution, hypertension, and diabetes mellitus would be stronger in more walkable areas. Methods: We drew a cross-sectional sample of individuals ages 40-74 on January 1, 2008 from the CANHEART cohort. HTN and DM were ascertained using validated algorithms. Walkability (quintiles, Q5 highest, Q1 lowest) was measured using a validated index which has previously been shown to be inversely associated with obesity and diabetes. Exposure to nitrogen dioxide, a valid marker for traffic-related air pollution, was assessed using a land use regression models. The associations were tested using logistic regression with cluster-robust standard errors, adjusting for age, sex, area-level income, ethnicity, and comorbidities. Results: In total, 2,618,584 individuals were included in the analysis (mean (SD) age = 53.2 (9.2), 52% female). Walkability was inversely associated with odds for HTN (Q5 vs. Q1 OR = 0.80, 95% CI: 0.79, 0.82) and DM (Q5 vs. Q1 OR = 0.89, 95% CI: 0.87, 0.91), while NO 2 was positively associated with each (HTN: OR = 1.02 per 10 ppb (1.01, 1.03); DM: OR = 1.11 per 10 ppb (1.09, 1.13)). We observed significant interactions between walkability and NO 2 on odds for HTN and DM, with stronger NO 2 associations in the most walkable neighborhoods (Fig. 1). Conclusions: We observed significant interactions between traffic-related air pollution and walkability on odds for HTN and DM. This finding suggests that benefits from living in more walkable neighborhoods may be offset by stronger negative associations with air pollution.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 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 ».