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Enregistrement W2970160925 · doi:10.1289/ehp4883

Ambient Air Pollution and the Risk of Atrial Fibrillation and Stroke: A Population-Based Cohort Study

2019· article· en· W2970160925 sur OpenAlexafffundabout
Saeha Shin, Richard T. Burnett, Jeffrey C. Kwong, Perry Hystad, Aaron van Donkelaar, Jeffrey R. Brook, Mark S. Goldberg, Karen Tu, Ray Copes, Randall V. Martin, Ying Liu, Alexander Kopp, Hong Chen

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensCarleton UniversityMcGill University Health CentreEnvironment and Climate Change CanadaMcGill UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoDalhousie UniversityHealth CanadaPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésInterquartile rangeAtrial fibrillationHazard ratioStroke (engine)MedicinePopulationProportional hazards modelCohortConfidence intervalIncidence (geometry)Cohort studyStatisticsDemographyInternal medicineEnvironmental healthMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although growing evidence links air pollution to stroke incidence, less is known about the effect of air pollution on atrial fibrillation (AF), an important risk factor for stroke. OBJECTIVES: We assessed the associations between air pollution and incidence of AF and stroke. We also sought to characterize the shape of pollutant-disease relationships. METHODS: The population-based cohort comprised 5,071,956 Ontario residents, age 35–85 y and without the diagnoses of both outcomes on 1 April 2001 and was followed up until 31 March 2015. AF and stroke cases were ascertained using health administrative databases with validated algorithms. Based on annual residential postal codes, we assigned 5-y running average concentrations of fine particulate matter ([Formula: see text]), nitrogen dioxide ([Formula: see text]), and ozone ([Formula: see text]) from satellite-derived data, a land-use regression model, and a fusion-based method, respectively, as well as redox-weighted averages of [Formula: see text] and [Formula: see text] ([Formula: see text]) for each year. Using Cox proportional hazards models, we estimated the hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (95% CIs) of AF and stroke with each of these pollutants, adjusting for individual- and neighborhood-level variables. We used newly developed nonlinear risk models to characterize the shape of pollutant–disease relationships. RESULTS: Between 2001 and 2015, we identified 313,157 incident cases of AF and 122,545 cases of stroke. Interquartile range increments of [Formula: see text], [Formula: see text], [Formula: see text], and [Formula: see text] were associated with increases in the incidence of AF [HRs (95% CIs): 1.03 (1.01, 1.04), 1.02 (1.01, 1.03), 1.01 (1.00, 1.02), and 1.01 (1.01, 1.02), respectively] and the incidence of stroke [HRs (95% CIs): 1.05 (1.03, 1.07), 1.04 (1.01, 1.06), 1.05 (1.03, 1.06), and 1.05 (1.04, 1.06), respectively]. Associations of similar magnitude were found in various sensitivity analyses. Furthermore, we found a near-linear association for stroke with [Formula: see text], whereas [Formula: see text], [Formula: see text]-, and [Formula: see text] relationships exhibited sublinear shapes. CONCLUSIONS: Air pollution was associated with stroke and AF onset, even at very low concentrations. https://doi.org/10.1289/EHP4883.

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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,997

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations108
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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