A CASE-CROSSOVER STUDY OF AMBIENT AIR POLLUTION AND STROKE: AN EVALUATION OF PATIENT FACTORS THAT MODIFY ASSOCIATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several studies have demonstrated positive associations between short-term increases in ambient air pollution and the risk of stroke. While these studies have compared risks across different seasons, type of stroke, and age, the influence of individual level patient characteristics has remained unstudied. Methods: This was a time-stratified case-crossover of 5,945 patients who presented to emergency departments (ED) in Edmonton, Canada between 2003 and 2009 with stroke or a transient ischemic attack (TIA). Chart reviews were conducted to extract information on patient’s disease history, medication use and smoking status. Daily concentrations of ambient pollution (NO2,PM2.5, O3, CO, and SO2) were obtained from fixed-site monitors. Conditional logistic regression was used to estimate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) in relation to an increase in the interquartile range of each pollutant. Stratified analyses were conducted by season, and across variables that captured patient’s disease history, medication use and smoking status. Results: Consistent with a previous ED study conducted during 1992-2002, we observed positive associations between NO2, and PM2.5 between April to September. Specifically, for ischemic stroke the OR for an increase in the interquartile range of the 3-day average of NO2 was 1.57 (95% CI: 1.16-2.11). No statistically significant associations were observed with NO2 or PM2.5 for TIAs, or hemorrhagic strokes. SO2 levels were not associated with any of the stroke types examined. Stratified analysis by patient characteristics for ED visits between April and September revealed stronger associations between NO2 and ischemic stroke for those with a history of stroke (OR=2.43, 95% CI: 1.44-4.08), or heart disease (OR=2.08, 95% CI: 1.25-3.46), and use of insulin or oral hypoglycaemic drugs (OR=2.19, 95% CI: 1.22-3.95). Conclusions: Our results support the hypothesis that individuals with pre-existing comorbid health conditions are at greater risk of experiencing a stroke due to their exposure air pollution.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».