ASSOCIATIONS OF LUNG CANCER MORTALITY WITH LONG-TERM EXPOSURE TO PM <sub>2.5</sub> COMPONENTS
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Numerous epidemiological studies have now documented that long-term exposure to fine particulate matter air pollution mass (PM2.5) is associated with an increased risk of mortality. The ACS study has found associations of PM2.5 with increased risk of lung cancer mortality, but the types of particles that are most related to these associations have not been investigated. The focus of this new research was to determine which components of PM2.5 mass were most explanatory of the previously reported PM2.5 association with lung cancer mortality. Methods: Using the ACS cohort (extended through 2004), and the U.S. EPA PM2.5 Speciation data, we evaluated mortality associations between various composition and source components of PM2.5 in 100 U.S. metropolitan areas. Source apportionments were conducted using methods by Thurston and Spengler (1982). Individual elements were also considered as exposure indices. Mortality analyses employed Cox Proportional Hazards modeling. Results: The major U.S. PM2.5 sources identified, their key tracer elements, and their mean nationwide PM2.5 impacts were: Metals (Pb, Zn) 0.2 ug/m3; Soil (Ca, Si) 0.8 ug/m3; Traffic (OC, EC, NO2) 4.6 ug/m3; Steel (Fe, Mn) <0.1 ug/m3; Coal Combustion (As, Se, S) 1.1 ug/m3; Oil Combustion (V, Ni) 0.9 ug/m3; Salt (Na, Cl) 0.1 ug/m3; Biomass burning 1.3 ug/m3; Other Sulfates (S) 4.3 ug/m3; Other Nitrates (NO3-) 0.6 ug/m3; and, Other Organic Carbon (OC) 0.6 ug/m3. Coal combustion-related PM2.5 and its key trace elements were most strongly associated with lung cancer PM2.5-mortality associations. Conclusions: Particles resulting from the combustion of fossil fuels, especially coal, are most associated with increased risk of lung cancer mortality from long-term PM2.5 exposure. Acknowledgement: This research supported by the Health Effects Institute’s National Particle Component Toxicity Initiative.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».