Traffic‐Related Air Pollution and Carotid Plaque Burden in a Canadian City With Low‐Level Ambient Pollution
Notice bibliographique
Résumé
Background The association between fine particulate matter and cardiovascular disease has been convincingly demonstrated. The role of traffic‐related air pollutants is less clear. To better understand the role of traffic‐related air pollutants in cardiovascular disease development, we examined associations between NO 2 , carotid atherosclerotic plaque, and cardiometabolic disorders associated with cardiovascular disease. Methods and Results Cross‐sectional analyses were conducted among 2227 patients (62.9±13.8 years; 49.5% women) from the Stroke Prevention and Atherosclerosis Research Centre (SPARC) in London, Ontario, Canada. Total carotid plaque area measured by ultrasound, cardiometabolic disorders, and residential locations were provided by SPARC medical records. Long‐term outdoor residential NO 2 concentrations were generated by a land use regression model. Associations between NO 2 , total carotid plaque area, and cardiometabolic disorders were examined using multiple regression models adjusted for age, sex, smoking, and socioeconomic status. Mean NO 2 was 5.4±1.6 ppb in London, Ontario. NO 2 was associated with a significant increase in plaque (3.4 mm 2 total carotid plaque area per 1 ppb NO 2 ), exhibiting a linear dose‐response. NO 2 was also positively associated with triglycerides, total cholesterol, and the ratio of low‐ to high‐density lipoprotein cholesterol ( P <0.05). Diabetes mellitus mediated the relationship between NO 2 and total carotid plaque area ( P <0.05). Conclusions Our results demonstrate that even low levels of traffic‐related air pollutants are linked to atherosclerotic plaque burden, an association that may be partially attributable to pollution‐induced diabetes mellitus. Our findings suggest that reducing ambient concentrations in cities with NO 2 below current standards would result in additional health benefits. Given the billions of people exposed to traffic emissions, our study supports the global public health significance of reducing air pollution.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».