Personal Exposure to PM2.5, Black Carbon and Carbon Monoxide and Their Effects on Atherosclerosis: A Cross Sectional Assessment in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
About 40% of the world’s population are exposed to hazardous particles from biomass fuel use at households. Effects of such exposures on preclinical markers of cardiovascular diseases (CVD) are practically challenging to measure and mostly unexplored in low- and middle-income countries. GEOHealth study is examining the effect of individual level exposures to PM 2.5, black carbon (BC) and carbon monoxide (CO) on atherosclerosis among 600 biomass fuel users in rural Bangladesh.We are measuring PM 2.5 by gravimetric method using personal air samplers (RTI MicroPEM™). BC is being determined by reflectance measurement using an EEL-type smoke stain Reflectometer. CO is measured by Lasker EL-USB CO data logger. We assessed Carotid intima thickness (cIMT), a marker of atherosclerosis, using the SonoSite MicroMaxx ultrasound machine equipped with a L38e/10-5 MHz transducer. We are using the mean of the near and far walls of the maximum common carotid artery (CCA) IMT from both sides of the neck as the outcome variable. Structured questionnaire is used to record important co-variates.The primary analysis was conducted among 100 women (mean age 40±8 years), who has been using biomass fuel in traditional stoves for 20±9 years. They were all non-smoker with low (<5 µg/L) exposure to water arsenic and not known to have any CVD. Average 48 hour exposure to PM2.5, BC and CO was 124µg/m3 (SD 108), 4.8 µg/m3 (SD 2.1) and 1.2 ppm (SD 0.9) respectively. Mean cIMT is 740.9µm (SD 78). We will construct a multiple linear regression model and strength of association adjusted for important co-variates will be reported. We plan to complete data analysis on 200 samples by June 2018 and expect to present the finding at the ISEE meeting.Findings will help establish effects of HAP on atherosclerosis providing insights into magnitude, underlying mechanism and prevention strategies of the problem.
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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) | 0,000 | 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 ».