LONG-TERM EXPOSURE TO TRAFFIC NOISE AND TRAFFIC-RELATED AIR POLLUTION AND CORONARY HEART DISEASE MORTALITY
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: In metropolitan areas, road traffic is a major contributor to ambient air pollution, and also the dominant source of environmental noise. Therefore, observed associations between air pollution and adverse cardiovascular outcomes may be confounded by coexistent traffic noise or vice versa. This population-based cohort study investigated the independent and joint effects of traffic noise and traffic-related air pollution on coronary heart disease (CHD) mortality. Methods: This study included a 5-year exposure period and a 4-year follow-up period. All residents aged 45-85 years who resided in Metropolitan Vancouver during the exposure period and without known CHD at baseline were included (n = 445,795). Individual exposures to traffic noise and traffic-related air pollutants including black carbon, PM2.5, NO2, and NO were estimated at subjects’ residences using a noise prediction model (Cadna A) and land use regression models, respectively. CHD deaths during the follow-up period were identified from the provincial death registration database. Results: Traffic noise level was moderately correlated with black carbon (0.44), but weakly correlated with PM2.5 (0.14), NO2 (0.33), and NO (0.39). After adjusting for baseline age, sex, preexisting comorbidity, neighborhood socioeconomic status, PM2.5, NO2, and black carbon, a 10 dBA elevation in residential noise was associated with a 9% (95% CI: 1-17%) increase in CHD mortality; subjects in the highest noise decile (>70 dBA) had a 19% (95% CI: 2-40%) increase in CHD mortality compared with those in the lowest decile (≤57 dBA). After similar adjustments including noise, an interquartile range (0.97×10–5/m) elevation in black carbon concentration was associated with a 4% (95% CI: 1-8%) increase in CHD mortality. We did not find any interaction between traffic noise and black carbon on CHD mortality. Conclusions: Traffic noise and black carbon may both be independently responsible for observed associations between exposure to road traffic and adverse cardiovascular outcomes.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».