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Enregistrement W3006571045

Mortality-Air Pollution Associations in Low Exposure Environments (MAPLE): Phase 2.

2019· article· en· W3006571045 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of New BrunswickMcGill UniversityStatistics CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesAir pollutionNitrogen dioxideOzonePollutantAerodynamic diameterEnvironmental sciencePopulationEnvironmental healthAir pollutantsPollutionToxicologyDemographyMedicineMeteorologyGeographyBiologyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: ) observed throughout Canada. METHODS: . Both existing and targeted ground-based measurements were analyzed to develop improved exposure data sets for subsequent epidemiological analyses. exposures for subjects whose ages ranged from 25 to 90 years. About 8.5 million were from three Canadian Census Health and Environment Cohort (CanCHEC) analytic files and another 540,900 were Canadian Community Health Survey (CCHS) participants. Mortality was linked through the year 2016. Hazard ratios (HR) were estimated with Cox Proportional Hazard models using a 3-year moving average exposure with a 1-year lag, with the year of follow-up as the time axis. All models were stratified by 5-year age groups, sex, and immigrant status. Covariates were based on directed acyclical graphs (DAG), and included contextual variables (airshed, community size, neighborhood dependence, neighborhood deprivation, ethnic concentration, neighborhood instability, and urban form). A second model was examined including the DAG-based covariates as well as all subject-level risk factors (income, education, marital status, indigenous identity, employment status, occupational class, and visible minority status) available in each cohort. Additional subject-level behavioral covariates (fruit and vegetable consumption, leisure exercise frequency, alcohol consumption, smoking, and body mass index [BMI]) were included in the CCHS analysis. -mortality association was examined by first fitting restricted cubic splines (RCS) with a large number of knots and then fitting the shape-constrained health impact function (SCHIF) to the RCS predictions and their standard errors (SE). This method provides graphical results indicating the RCS predictions, as a nonparametric means of characterizing the concentration-response relationship in detail and the resulting mean SCHIF and accompanying uncertainty as a parametric summary. and these covariates within the CCHS. RESULTS: ) were similar for the 1991 (1.041, 95% confidence interval [CI]: 1.016-1.066) and 1996 (1.041, 1.024-1.059) CanCHEC cohorts with a larger estimate observed for the 2001 cohort (1.084, 1.060-1.108). The pooled cohort HR estimate was 1.053 (1.041-1.065). In the CCHS an analogous model indicated a HR of 1.13 (95% CI: 1.06-1.21), which was reduced slightly with the addition of behavioral covariates (1.11, 1.04-1.18). In each of the CanCHEC cohorts, the RCS increased rapidly over lower concentrations, slightly declining between the 25th and 75th percentiles and then increasing beyond the 75th percentile. The steepness of the increase in the RCS over lower concentrations diminished as the cohort start date increased. The SCHIFs displayed a supralinear association in each of the three CanCHEC cohorts and in the CCHS cohort. was similar to or larger than that for nonimmigrants, with differences between immigrants and nonimmigrants decreasing in the more recent cohorts. CONCLUSIONS: . This relationship was supralinear with no apparent threshold or sublinear association.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · 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