Within-city Spatial Variations in Ambient Ultrafine Particle Concentrations and Incident Brain Tumors in Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ambient ultrafine particles (UFPs, <0.1 µm) can reach the human brain, but to our knowledge, epidemiologic studies have yet to evaluate the relation between UFPs and incident brain tumors. METHODS: We conducted a cohort study of within-city spatial variations in ambient UFPs across Montreal and Toronto, Canada, among 1.9 million adults included in multiple cycles of the Canadian Census Health and Environment Cohorts (1991, 1996, 2001, and 2006). UFP exposures (3-year moving averages) were assigned to residential locations using land-use regression models with exposures updated to account for residential mobility within and between cities. We followed cohort members for malignant brain tumors (ICD-10 codes C71.0-C71.9) between 2001 and 2016; Cox proportional hazards models (stratified by age, sex, immigration status, and census cycle) were used to estimate hazard ratios (HRs) adjusting for fine particle mass concentrations (PM2.5), nitrogen dioxide (NO2), and various sociodemographic factors. RESULTS: In total, we identified 1,400 incident brain tumors during the follow-up period. Each 10,000/cm increase in UFPs was positively associated with brain tumor incidence (HR = 1.112, 95% CI = 1.042, 1.188) after adjusting for PM2.5, NO2, and sociodemographic factors. Applying an indirect adjustment for cigarette smoking and body mass index strengthened this relation (HR = 1.133, 95% CI = 1.032, 1.245). PM2.5 and NO2 were not associated with an increased incidence of brain tumors. CONCLUSIONS: Ambient UFPs may represent a previously unrecognized risk factor for incident brain tumors in adults. Future studies should aim to replicate these results given the high prevalence of UFP exposures in urban areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».