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Enregistrement W2963102813 · doi:10.1289/ehp4438

Mortality Risk and Fine Particulate Air Pollution in a Large, Representative Cohort of U.S. Adults

2019· article· en· W2963102813 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésNational Death IndexEnvironmental healthHazard ratioProportional hazards modelMedicineCohort studyDemographyCohortMortality rateAir pollutionPopulationBody mass indexRisk of mortalityConfidence intervalInternal medicineBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence indicates that air pollution contributes to cardiopulmonary mortality. There is ongoing debate regarding the size and shape of the pollution–mortality exposure–response relationship. There are also growing appeals for estimates of pollution–mortality relationships that use public data and are based on large, representative study cohorts. OBJECTIVES: Our goal was to evaluate fine particulate matter air pollution ([Formula: see text]) and mortality using a large cohort that is representative of the U.S. population and is based on public data. Additional objectives included exploring model sensitivity, evaluating relative effects across selected subgroups, and assessing the shape of the [Formula: see text]–mortality relationship. METHODS: National Health Interview Surveys (1986–2014), with mortality linkage through 2015, were used to create a cohort of 1,599,329 U.S. adults and a subcohort with information on smoking and body mass index (BMI) of 635,539 adults. Data were linked with modeled ambient [Formula: see text] at the census-tract level. Cox proportional hazards models were used to estimate [Formula: see text]–mortality hazard ratios for all-cause and specific causes of death while controlling for individual risk factors and regional and urban versus rural differences. Sensitivity and subgroup analyses were conducted and the shape of the [Formula: see text]–mortality relationship was explored. RESULTS: Estimated mortality hazard ratios, per [Formula: see text] long-term exposure to [Formula: see text], were 1.12 (95% CI: 1.08, 1.15) for all-cause mortality, 1.23 (95% CI: 1.17, 1.29) for cardiopulmonary mortality, and 1.12 (95% CI: 1.00, 1.26) for lung cancer mortality. In general, [Formula: see text]–mortality associations were consistently positive for all-cause and cardiopulmonary mortality across key modeling choices and across subgroups of sex, age, race-ethnicity, income, education levels, and geographic regions. DISCUSSION: This large, nationwide, representative cohort of U.S. adults provides robust evidence that long-term [Formula: see text] exposure contributes to cardiopulmonary mortality risk. The ubiquitous and involuntary nature of exposures and the broadly observed effects across subpopulations underscore the public health importance of breathing clean air. https://doi.org/10.1289/EHP4438.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,304 · 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