Air pollution, lung function and COPD: results from the population-based UK Biobank study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Ambient air pollution increases the risk of respiratory mortality, but evidence for impacts on lung function and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is less well established. The aim was to evaluate whether ambient air pollution is associated with lung function and COPD, and explore potential vulnerability factors. We used UK Biobank data on 303 887 individuals aged 40–69 years, with complete covariate data and valid lung function measures. Cross-sectional analyses examined associations of land use regression-based estimates of particulate matter (particles with a 50% cut-off aerodynamic diameter of 2.5 and 10 µm: PM 2.5 and PM 10 , respectively; and coarse particles with diameter between 2.5 μm and 10 μm: PM coarse ) and nitrogen dioxide (NO 2 ) concentrations with forced expiratory volume in 1 s (FEV 1 ), forced vital capacity (FVC), the FEV 1 /FVC ratio and COPD (FEV 1 /FVC <lower limit of normal). Effect modification was investigated for sex, age, obesity, smoking status, household income, asthma status and occupations previously linked to COPD. Higher exposures to each pollutant were significantly associated with lower lung function. A 5 µg·m −3 increase in PM 2.5 concentration was associated with lower FEV 1 (−83.13 mL, 95% CI −92.50– −73.75 mL) and FVC (−62.62 mL, 95% CI −73.91– −51.32 mL). COPD prevalence was associated with higher concentrations of PM 2.5 (OR 1.52, 95% CI 1.42–1.62, per 5 µg·m −3 ), PM 10 (OR 1.08, 95% CI 1.00–1.16, per 5 µg·m −3 ) and NO 2 (OR 1.12, 95% CI 1.10–1.14, per 10 µg·m −3 ), but not with PM coarse . Stronger lung function associations were seen for males, individuals from lower income households, and “at-risk” occupations, and higher COPD associations were seen for obese, lower income, and non-asthmatic participants. Ambient air pollution was associated with lower lung function and increased COPD prevalence in this large study.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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.
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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 découle