Self-rated stress, distress, mental health, and health as modifiers of the association between long-term exposure to ambient pollutants and mortality
Notice bibliographique
Résumé
Individual and neighbourhood-scale socioeconomic characteristics modify associations between exposure to air pollution and mortality. The role of stress, which may integrate effects of social and environmental exposures on health, is unknown. We examined whether an individual's perspective on their own well-being, as assessed using self-rated measures of stress and health, modifies the pollutant-mortality relationship. The Canadian Community Health Survey (CCHS)-mortality cohort includes respondents from surveys administered between 2001 and 2012 linked to vital statistics and postal codes from 1981 until 2016. Annual fine particulate matter (PM2.5), nitrogen dioxide (NO2), and ozone (O3) exposure estimates were attached to a sample of cohort members aged 30–89 years (n = 398,300 respondents/3,848,400 person-years). We examined whether self-rated stress, distress, mental health, and general health modified associations between long-term exposure to each pollutant (three-year moving average with one-year lag) and non-accidental mortality using Cox survival models, adjusted for individual- (i.e. socioeconomic and behavioural) and neighbourhood-scale covariates. In fully-adjusted models, the relationship between exposure to pollutants and mortality was stronger among those with poor self-rated mental health, including a significant difference for NO2 (hazard ratio (HR) = 1.15, 95% CI 1.06–1.25 per IQR) compared to those with very good/excellent mental health (HR = 1.05, 95% CI 1.01–1.08; Cochran's Q = 4.01; p < 0.05). Poor self-rated health was similarly associated with higher pollutant-associated HRs, but only in unadjusted models. Stress and distress did not modify pollutant-mortality associations. Poor self-rated mental and general health were associated with increased mortality attributed to exposure to ambient pollutants.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».