Estimates of the 2016 global burden of kidney disease attributable to ambient fine particulate matter air pollution
Notice bibliographique
Résumé
Objective To quantitate the 2016 global and national burden of chronic kidney disease (CKD) attributable to ambient fine particulate matter air pollution ≤ 2.5 μm in aerodynamic diameter (PM2.5). Design We used the Global Burden of Disease (GBD) study data and methodologies to estimate the 2016 burden of CKD attributable to PM2.5in 194 countries and territories. Population-weighted PM2.5levels and incident rates of CKD for each country were curated from the GBD study publicly available data sources. Setting GBD global and national data on PM2.5and CKD. Participants 194 countries and territories. Main outcome measures We estimated the attributable burden of disease (ABD), years living with disability (YLD), years of life lost (YLL) and disability-adjusted life-years (DALYs). Results The 2016 global burden of incident CKD attributable to PM2.5was 6 950 514 (95% uncertainty interval: 5 061 533–8 914 745). Global YLD, YLL and DALYs of CKD attributable to PM2.5were 2 849 311 (1 875 219–3 983 941), 8 587 735 (6 355 784–10 772 239) and 11 445 397 (8 380 246–14 554 091), respectively. Age-standardised ABD, YLL, YLD and DALY rates varied substantially among geographies. Populations in Mesoamerica, Northern Africa, several countries in the Eastern Mediterranean region, Afghanistan, Pakistan, India and several countries in Southeast Asia were among those with highest age-standardised DALY rates. For example, age-standardised DALYs per 100 000 were 543.35 (391.16–707.96) in El Salvador, 455.29 (332.51–577.97) in Mexico, 408.41 (283.82–551.84) in Guatemala, 238.25 (173.90–303.98) in India and 178.26 (125.31–238.47) in Sri Lanka, compared with 5.52 (0.82–11.48) in Sweden, 6.46 (0.00–14.49) in Australia and 12.13 (4.95–21.82) in Canada. Frontier analyses showed that Mesoamerican countries had significantly higher CKD DALY rates relative to other countries with comparable sociodemographic development. Conclusions Our results demonstrate that the global toll of CKD attributable to ambient air pollution is significant and identify several endemic geographies where air pollution may be a significant driver of CKD burden. Air pollution may need to be considered in the discussion of the global epidemiology of CKD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».