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Enregistrement W3113536907 · doi:10.1093/ije/dyaa230

Long-term exposure to iron and copper in fine particulate air pollution and their combined impact on reactive oxygen species concentration in lung fluid: a population-based cohort study of cardiovascular disease incidence and mortality in Toronto, Canada

2020· article· en· W3113536907 sur OpenAlexafffundabout
Zilong Zhang, Scott Weichenthal, Jeffrey C. Kwong, Richard T. Burnett, Marianne Hatzopoulou, Michael Jerrett, Aaron van Donkelaar, Li Bai, Randall V. Martin, Ray Copes, Hong Lu, Pascale S. J. Lakey, Manabu Shiraiwa, Hong Chen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityDalhousie UniversityHealth CanadaUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesPublic Health OntarioCanadian Institutes of Health ResearchHealth Effects InstituteHealth CanadaOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésMedicinePopulationMyocardial infarctionCohortIncidence (geometry)Cohort studyParticulatesEnvironmental healthPollutantReactive oxygen speciesProportional hazards modelAir pollutionInternal medicineCardiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Exposure to fine particulate (PM2.5) air pollution is associated with increased cardiovascular disease (CVD), but less is known about its specific components, such as metals originating from non-tailpipe emissions. We investigated the associations of long-term exposure to metal components [iron (Fe) and copper (Cu)] in PM2.5 with CVD incidence. METHODS: We conducted a population-based cohort study in Toronto, Canada. Exposures to Fe and Cu in PM2.5 and their combined impact on the concentration of reactive oxygen species (ROS) in lung fluid were estimated using land use regression models. Incidence of acute myocardial infarction (AMI), congestive heart failure (CHF) and CVD death was ascertained using health administrative datasets. We used mixed-effects Cox regression models to examine the associations between the exposures and health outcomes. A series of sensitivity analyses were conducted, including indirect adjustment for individual-level cardiovascular risk factors (e.g. smoking), and adjustment for PM2.5 and nitrogen dioxide (NO2). RESULTS: In single-pollutant models, we found positive associations between the three exposures and all three outcomes, with the strongest associations detected for the estimated ROS. The associations of AMI and CHF were sensitive to indirect adjustment, but remained robust for CVD death in all sensitivity analyses. In multi-pollutant models, the associations of the three exposures generally remained unaltered. Interestingly, adjustment for ROS did not substantially change the associations between PM2.5 and CVD, but attenuated the associations of NO2. CONCLUSIONS: Long-term exposure to Fe and Cu in PM2.5 and their combined impact on ROS were consistently associated with increased CVD death.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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