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Enregistrement W2994936198 · doi:10.1080/09603123.2019.1699506

Associations between air pollution and cardio-respiratory physiological measures in older adults exercising outdoors

2019· article· en· W2994936198 sur OpenAlexafffund
David M. Stieb, Robin Shutt, Lisa Marie Kauri, Sarah A. Mason, Li Chen, Mieczysław Szyszkowicz, Nina A. Dobbin, Marc Rigden, Branka Jovic, Marie Mulholland, Martin S. Green, Ling Liu, Guillaume Pelletier, Scott Weichenthal, Robert Dales, Julie Andrade, Isaac Luginaah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Health Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityResponse Biomedical (Canada)Western UniversityUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésInterquartile rangeCardiorespiratory fitnessHeart rate variabilityMedicineHeart rateEnvironmental healthAir pollutionPhysical therapyInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined whether exercising indoors vs. outdoors reduced the cardio-respiratory effects of outdoor air pollution. Adults ≥55 were randomly assigned to exercise indoors when the Air Quality Health Index was ≥5 and outdoors on other days (intervention group, n = 37), or outdoors everyday (control group, n = 35). Both groups completed cardio-respiratory measurements before and after exercise for up to 10 weeks. Data were analyzed using linear mixed effect regression models. In the control group, an interquartile range increase in fine particulate matter (PM2.5) was associated with increases of 1.4% in heart rate (standard error (SE) = 0.7%) and 5.6% (SE = 2.6%) in malondialdehyde, and decreases of 5.6% (SE = 2.5%) to 16.5% (SE = 7.5%) in heart rate variability measures. While the hypothesized benefit of indoor vs. outdoor exercise could not be demonstrated due to an insufficient number of intervention days (n = 2), the study provides evidence of short-term effects of air pollution in older adults. ISRCTN #26552763.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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