Long Term Exposure to Black Carbon and Cardiovascular Mortality: A Study based on A Dynamic Three-Dimensional Exposure Model in an Elderly Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aim: It has been well documented that air pollution is linked to adverse cardiovascular and respiratory health effects. Nevertheless, there has only been a few epidemiologic studies focusing on health effects of long term exposure of black carbon (BC). In addition, most of the studies have not accounted for the 3 Dimensional landscapes in cities and mobility of the population. We aim to estimate BC based on a novel dynamic 3 dimensional (D3D) land use regression (LUR) model and assess the long-term effects on mortality in a large elderly cohort in Hong Kong. Methods: We conducted a cohort study of BC and cardiovascular mortality among 66,820 subjects aged 65 years old or older in Hong Kong from 1998-2011. BC concentrations were estimated by LUR model and assigned to all participants based on their residential addresses at baseline periods, adjusted the vertical and dynamic components. Cox regression models were used to estimate the hazard ratios (HRs) of mortality associated with BC. Results: Statistically associations were observed not only for all natural causes mortality (HR=1.05; 95%CI: 1.03, 1.07) and cardiovascular disease (HR=1.1; 95CI%: 1.04, 1.17) but also for the two subcategories, IHD ( HR=1.11; 95%CI: 1.04, 1.17) and cerebrovascular disease ( HR=1.07; 95%CI: 1.01, 1.15) per IQR increase of BC. Conclusions: This cohort study demonstrated that long-term exposure to ambient BC was associated with an increased risk of cardiovascular mortality. These findings suggested that BC may play a role in the association between traffic related air pollutants and mortality.
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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 | 0,001 | 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 ».