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Enregistrement W2979146483 · doi:10.14309/00000434-200809001-00292

Air Pollution and Appendicitis

2008· article· en· W2979146483 sur OpenAlexaffabout
Gilaad G. Kaplan, Elijah Dixon, Remo Panaccione, Steven J. Heitman, Andrew Fong, Li Chen, Anthony R. MacLean, Donald Buie, Paul J. Villeneuve

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAppendicitisInterquartile rangeConfidence intervalOdds ratioAir pollutionEpidemiologyEnvironmental healthPopulationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Adult onset appendicitis is a common condition whose pathogenesis is unclear and almost universally requires surgery. Air pollution is a byproduct of industrialization that causes health effects, in part, through inflammation. We set out to evaluate whether exposure to air pollution was associated with an increased incidence of adult-onset appendicitis. Methods: We designed a population-based study, using a validated (88% accurate) administrative definition of appendicitis, to identify all adults (age > 18 years) who developed appendicitis in Calgary from 1999–2005. Environmental data from fixed site monitoring stations were used to calculate the daily mean levels for ozone (O3), nitrogen dioxide (NO2), sulfur dioxide (SO2), carbon monoxide (CO), and particulate matter with a median diameter <10 microns (PM10) and <2.5 (PM2.5). To study the association between air pollutants and appendicitis we used a case-crossover design whereby the case's exposure at the index time (date of admission) was compared to their exposure at referent time intervals. A time-stratified approach to the selection of control intervals was used. The time lags for pollution levels used were the day before and the 5-day average before admission. Conditional logistic regression was used to estimate the adjusted odds ratios (aORs) and 95% confidence intervals (CI) relative to an increase in the interquartile range (IQR) of each pollutant. Secondarily we stratified our analysis by gender and season. Results: Between 1999 and 2005, 4401 adult residents were admitted for appendicitis. Nearly 55% of appendicitis patients were between the ages of 18 and 35, 53.1% were men, and 52.6% occurred in the summer. The aORs associated with an increase in the IQR of the day before admission for appendicitis was significantly elevated for O3 (Table 1). For the 5-day average before admission O3, NO2, SO2, and PM10 were significantly associated with appendicitis (Table 1). The effect of O3 (aOR 1.30; 95% CI: 1.12–1.50), SO2 (aOR 1.18; 95% CI: 1.01–1.39), and PM10 (aOR 1.15; 95% CI: 1.04–1.27) were greatest during the summer. Men were more likely to be affected by SO2 (1.17, 1.03–1.33 versus 1.04, 0.91–1.19), O3 (1.28, 1.10–1.48 versus 1.14, 0.98–1.33), and PM10 (1.13, 1.03–1.23 versus 1.08, 0.97–1.19).Table: Risk of Appendicitis Relative to an Increase in the Interquartile Range of Air PollutantsConclusion: Adults who were exposed to higher levels of O3, NO2, SO2, or PM10 were more likely to be admitted to hospital for appendicitis. For O3, SO2, and PM10 this effect was more pronounced in the summer, when individuals are more likely to be outside. If the association between air pollution and appendicitis in adults is confirmed, then these findings may provide insight into the pathogenesis of appendicitis and offer the potential for prevention through air quality control.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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