Association of Particulate Matter Exposure and Depression: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundImpact of particulate matter (PM) air pollution exposure and mental health conditions is generating lot of curiosity among public health practitioners and policy makers. We aimed to generate evidence on daily PM2.5 and PM10 exposure and depression.MethodsA systematic search was conducted for published studies in English till December 2017. Independent two electronic searches were carried out in Medline, Web of Science and Cochrane Library using key words “Airborne Particulate Matter” OR “Air Pollutants” OR “Air Quality”, “Outdoor Air Pollution” “PM2.5” “PM10” “ Depression” “Depressive symptoms” “Mood disorder.” We used Medical Subject Headings (MeSH) terms: “Particulate matter” and “Depression” in Medline and Cochrane Search. We have included articles reporting adjusted relative risk (RR) or odds ratio (OR) PM exposure and depression. References of the selected articles were also traced. Meta-analysis was performed to calculate pooled estimate using fixed effect model. Quality of studies was assessed using Newcastle-Ottawa Scale for observational studies. Protocol of the systematic review was registered in PROSPERO.ResultsWe have got 938 records from all searched databases. Of which, 14 records were included for full text review after screening abstract and removing duplicates. Finally, eight articles were included for meta-analysis. Most of studies were longitudinal studies and spread out geographically across the regions. Daily PM2.5 exposure was found to be associated with depression (RR=1.08, 95 CI: 1.02, 1.14) with acceptable heterogeneity (I2: 56%). Daily PM10 exposure was not found to be associated with depression (RR = 1.01, 95% CI: 0.97,1.04). Age, sex, household income, education, co-morbidity and road traffic noise were adjusted as confounders.ConclusionWe have found modest strength of association for daily PM2.5 exposure and depression. Unknown confounders might have affected the pooled estimate from longitudinal studies in our analysis.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».