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Enregistrement W3096767555 · doi:10.1164/rccm.201909-1744oc

Air Pollution as a Risk Factor for Incident Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Asthma. A 15-Year Population-Based Cohort Study

2020· article· en· W3096767555 sur OpenAlexafffund
Saeha Shin, Li Bai, Richard T. Burnett, Jeffrey C. Kwong, Perry Hystad, Aaron van Donkelaar, Éric Lavigne, Scott Weichenthal, Ray Copes, Randall V. Martin, Alexander Kopp, Hong Chen

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth CanadaOttawa Public HealthUniversity of TorontoDalhousie UniversityMcGill UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineInterquartile rangeHazard ratioAsthmaCOPDCohortProportional hazards modelConfidence intervalPopulationCohort studyRisk factorInternal medicineRespiratory diseaseEnvironmental healthLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Current evidence on the relationship between long-term exposure to air pollution and new onset of chronic lung disease is inconclusive. Objectives To examine associations of incident chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and adult-onset asthma with past exposure to fine particulate matter ≤ 2.5 μm in diameter (PM2.5), nitrogen dioxide (NO2), ozone (O3), and the redox-weighted average of NO2 and O3 (Ox) and characterize the concentration–response relationship. Methods We conducted a population-based cohort study of all Ontarians, aged 35–85 years, from 2001 to 2015. A 3-year moving average of residential exposures to selected pollutants with a 1-year lag were estimated during follow-up. We used Cox proportional hazard models and Aalen additive-hazard models to quantify the pollution–disease associations and characterized the shape of these relationships using newly developed nonlinear risk models. Measurements and Main Results Among 5.1 million adults, we identified 340,733 and 218,005 incident cases of COPD and asthma, respectively. We found positive associations of COPD with PM2.5 per interquartile-range (IQR) increase of 3.4 μg/m3 (hazard ratio, 1.07; 95% confidence interval, 1.06–1.08), NO2 per IQR increase of 13.9 ppb (1.04; 1.02–1.05), O3 per IQR increase of 6.3 ppb (1.04; 1.03–1.04), and Ox per IQR increase of 4.4 ppb (1.03; 1.03–1.03). By contrast, we did not find strong evidence linking these pollutants to adult-onset asthma. In addition, we quantified that each IQR increase in pollution exposure yielded 3.0 (2.4–3.6), 3.2 (2.0–4.3), 1.9 (1.3–2.5), and 2.3 (1.7–2.9) excess cases of COPD per 100,000 adults for PM2.5, NO2, O3, and Ox, respectively. Furthermore, most pollutant–COPD relationships exhibited supralinear shapes. Conclusions Air pollution was associated with a higher incidence of COPD but was not associated with a higher incidence of adult-onset asthma.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations173
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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