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Enregistrement W3148526522 · doi:10.1289/ehp7944

Ambient Fine Particulate Matter Air Pollution and Risk of Weight Gain and Obesity in United States Veterans: An Observational Cohort Study

2021· article· en· W3148526522 sur OpenAlexaff
Benjamin Bowe, Andrew K. Gibson, Yan Xie, Yan Yan, Aaron van Donkelaar, Randall V. Martin, Ziyad Al‐Aly

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody mass indexInterquartile rangeObesityHazard ratioMedicineWeight gainParticulatesAerodynamic diameterProportional hazards modelCohort studyEnvironmental healthCohortDemographyConfidence intervalInternal medicineBody weightChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Experimental evidence and studies of children and adolescents suggest that ambient fine particulate matter [particulate matter ≤2.5μm in aerodynamic diameter (PM2.5)] air pollution may be obesogenic, but the relationship between PM2.5 and the risk of body weight gain and obesity in adults is uncertain. Objectives: Our goal was to characterize the association between PM2.5 and the risks of weight gain and obesity. Methods: We followed 3,902,440 U.S. Veterans from 2010 to 2018 (median 8.1 y, interquartile range: 7.3–8.4) and assigned time-updated PM2.5 exposures by linking geocoded residential street addresses with satellite-based estimates of surface-level PM2.5 mass (at ∼1-km2 resolution). Associations with PM2.5 were estimated using Cox proportional hazards models for incident obesity [body mass index (BMI)≥30 kg/m2] and a 10-lb increase in weight relative to baseline and linear mixed models for associations with intra-individual changes in BMI and weight. Results: A 10-μg/m3 higher average annual PM2.5 concentration was associated with risk of incident obesity [n=2,325,769; hazard ratio (HR)=1.08 (95% CI: 1.06, 1.11)] and the risk of a 10-lb (4.54 kg) increase in weight [HR=1.07 (95% CI: 1.06, 1.08)] and with higher intra-individual changes in BMI [0.140 kg/m2 per year (95% CI: 0.139, 0.142)] and weight [0.968 lb/y (95% CI: 0.955, 0.981)]. Nonlinear exposure–response models indicated associations at PM2.5 concentrations below the national standard of 12 μg/m3. As expected, a negative exposure control (ambient air sodium) was not associated with obesity or weight gain. Associations were consistent in direction and magnitude across sensitivity analyses that included alternative outcomes and exposures assigned at different spatial resolutions. Discussion: PM2.5 air pollution was associated with the risk of obesity and weight gain in a large predominantly male cohort of U.S. Veterans. Discussions about health effects of PM2.5 should include its association with obesity, and deliberations about the epidemiology of obesity should consider its association with PM2.5. Investigation in other cohorts will deepen our understanding of the relationship between PM2.5 and weight gain and obesity. https://doi.org/10.1289/EHP7944

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations57
Publié2021
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Résumé présentoui

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