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Enregistrement W2953238121 · doi:10.1136/oemed-2018-105420

Effect of outdoor particulate air pollution on FEV<sub>1</sub>in healthy adults: a systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2953238121 sur OpenAlexaff
Stefan Edginton, Dylan E. O’Sullivan, Will D. King, M. Diane Lougheed

Notice bibliographique

RevueOccupational and Environmental Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensQueen's UniversityKingston General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineParticulatesConfoundingMeta-analysisAir pollutionLung functionEffect modificationEnvironmental healthConfidence intervalInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of acute and long-term exposures to outdoor particulate air pollution on lung function in healthy adults is not well established. The objective of this study was to conduct a systematic literature review and meta-analysis of studies that assessed the relationship of outdoor particulate air pollution and lung function in healthy adults. Studies that contained data on outdoor air particulate matter levels (PM10or PM2.5) and forced expiratory volume in 1 s (FEV1) in healthy adults were eligible for inclusion. Effect estimates, in relation to long-term and acute exposures, were quantified separately using random effects models. A total of 27 effect estimates from 23 studies were included in this review. Acute exposures were typically assessed with PM2.5, while long-term exposures were predominantly represented by PM10. A 10 µg/m3 increase in short-term PM2.5exposure (days) was associated with a −7.02 mL (95% CI −11.75 to –2.29) change in FEV1. A 10 µg/m3difference in long-term PM10exposure was associated with a −8.72 mL (95% CI −15.39 to –2.07) annual change in FEV1and an absolute difference in FEV1of −71.36 mL (95% CI −134.47 to –8.24). This study provides evidence that acute and long-term exposure to outdoor particulate air pollution are associated with decreased FEV1in healthy adults. Residual confounding from other risk factors, such as smoking, may explain some of the effect for long-term exposures. More studies are required to determine the relationship of long-term exposure to PM2.5and short-term exposure to PM10, which may have different biologic mechanisms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,038
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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