Exposure to ambient particulate matter air pollution, blood pressure and hypertension in children and adolescents: A national cross-sectional study in China
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution has been associated with elevated blood pressure in adults. However, epidemiological evidence from children and adolescents is limited. We investigated the associations between long-term exposure to particulate matter (PM) air pollution and blood pressure in a large population of children and adolescents. A cross-sectional analysis was performed in a nationally representative sample consisting of 43,745 children and adolescents aged 7 to 18 years in seven provinces in China. Exposure to ambient fine particles (PM2.5) and thoracic particles (PM10) was estimated using spatiotemporal models based on satellite remote sensing, meteorological data and land use information. Mixed-effects (two-level) linear and logistic regression models were used to investigate the associations between PM exposure and systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP) and hypertension. After adjustment for a wide range of covariates, every 10 μg/m3 increment in PM2.5 and PM10 concentration was associated with 1.46 [95% confidence interval (CI): 0.05, 2.88] and 1.36 (95% CI: 0.34, 2.39) mmHg increases in SBP, respectively. PM10 was also associated with higher prevalence of hypertension [odds ratio per 10 μg/m3 increment: 1.45 (95% CI: 1.07, 1.95)]. Long-term exposure to ambient PM air pollution was associated with increased blood pressure and higher prevalence of hypertension in children and adolescents. Our findings support air pollution reduction strategies as a prevention measure of childhood hypertension, a well-recognized risk factor of future cardiovascular health.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».