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Enregistrement W3171280905 · doi:10.1289/isee.2020.virtual.o-pk-2081

Long-term exposure to air pollution and heart failure: a systematic review and meta-analyses

2020· review· en· W3171280905 sur OpenAlexaboutno aff
K. S. Nielsen, Zorana Jovanovic Andersen, Johannah Cramer, Heresh Amini, Youngkyoung Lim

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazard ratioMeta-analysisMedicineConfidence intervalPublication biasHeart failureCohort studyIncidence (geometry)Environmental healthProportional hazards modelInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Long-term exposure to air pollution has been linked to coronary cardiovascular disease andcerebrovascular disease mor, yet litearture on heart failure (HF) is rather new and limited. We performed asystematic review and meta-analysis to investigate the association between long-term exposure to airpollution and HF.Methods: We performed an extensive literature search in PubMed, Embase and Web of Science untilSeptember 23, 2019. We identified 1,627 unique studies referring to air pollution and heart failure, fromwhich 10 were included in the meta-analyses. We applied random-effects models to combine risk estimatesof association between air pollutants and HF incidence, and estimated between studies heterogeneity. Weassessed publication bias through plots and the Egger's test.Results: We identified 10 studies investigating associations between long-term exposure to air pollutionand HF published between 2013 and 2019. All 10 studies were cohort studies, two from UK, one from theNetherlands, one from Denmark, one from Sweden, three from Canada, one from US, and one from SouthKorea. The pooled hazard ratio (HR) for association between long-term exposure to PM2.5 and HF incidencefor 1 μg/m3 increase was 1.04 (95% Confidence Interval (CI): 1.02-1.06), based on 9 studies; for PM10 pooledHR was 1.02 (1.00-1.04) per 1 μg/m3 increase, based on 3 studies; for NO2 pooled HR was 1.20 (1.09-1.32)per 20 µg/m3 based on six studies, and for O3 pooled HR was 0.97 (0.89-1.05) per 10 µg/m3 increase, basedon 4 studies. There are 2 studies on ultrafine particles, with pooled HR of 1.29 (0.77-2.17) per 10,000particles/m3. There was high heterogeneity between study-specific results for most of the analyses,attributed to different populations under study. There was little evidence of publication bias.Conclusions: We found evidence for an association between long-term exposure to air pollution and risk ofHF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,039
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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