Association of ambient air pollution with age-related macular degeneration and retinal thickness in UK Biobank
Notice bibliographique
Résumé
Aim To examine the associations of air pollution with both self-reported age-related macular degeneration (AMD), and in vivo measures of retinal sublayer thicknesses. Methods We included 115 954 UK Biobank participants aged 40–69 years old in this cross-sectional study. Ambient air pollution measures included particulate matter, nitrogen dioxide (NO 2 ) and nitrogen oxides (NO x ). Participants with self-reported ocular conditions, high refractive error (< −6 or > +6 diopters) and poor spectral-domain optical coherence tomography (SD-OCT) image were excluded. Self-reported AMD was used to identify overt disease. SD-OCT imaging derived photoreceptor sublayer thickness and retinal pigment epithelium (RPE) layer thickness were used as structural biomarkers of AMD for 52 602 participants. We examined the associations of ambient air pollution with self-reported AMD and both photoreceptor sublayers and RPE layer thicknesses. Results After adjusting for covariates, people who were exposed to higher fine ambient particulate matter with an aerodynamic diameter <2.5 µm (PM 2.5 , per IQR increase) had higher odds of self-reported AMD (OR=1.08, p=0.036), thinner photoreceptor synaptic region (β=−0.16 µm, p=2.0 × 10 −5 ), thicker photoreceptor inner segment layer (β=0.04 µm, p=0.001) and thinner RPE (β=−0.13 µm, p=0.002). Higher levels of PM 2.5 absorbance and NO 2 were associated with thicker photoreceptor inner and outer segment layers, and a thinner RPE layer. Higher levels of PM 10 (PM with an aerodynamic diameter <10 µm) was associated with thicker photoreceptor outer segment and thinner RPE, while higher exposure to NO x was associated with thinner photoreceptor synaptic region. Conclusion Greater exposure to PM 2.5 was associated with self-reported AMD, while PM 2.5 , PM 2.5 absorbance, PM 10 , NO 2 and NO x were all associated with differences in retinal layer thickness.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».