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Enregistrement W3171661048 · doi:10.2196/26605

The Association Between Short-term Exposure to Ambient Air Pollution and Patient-Level Home Blood Pressure Among Patients With Chronic Cardiovascular Diseases in a Web-Based Synchronous Telehealth Care Program: Retrospective Study

2021· article· en· W3171661048 sur OpenAlexvenueno aff
Ching‐Chang Huang, Ying‐Hsien Chen, Chi‐Sheng Hung, Jen‐Kuang Lee, Tse‐Pin Hsu, Huiwen Wu, Pao‐Yu Chuang, Ming-Fong Chen, Yi‐Lwun Ho

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Taiwan UniversityNational Taiwan University Hospital
Mots-clésMedicineBlood pressureAir pollutionEnvironmental healthPopulationParticulatesInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The association between short-term exposure to ambient air pollution and blood pressure has been inconsistent, as reported in the literature. Objective This study aimed to investigate the relationship between short-term ambient air pollution exposure and patient-level home blood pressure (HBP). Methods Patients with chronic cardiovascular diseases from a telehealth care program at a university-affiliated hospital were enrolled as the study population. HBP was measured by patients or their caregivers. Hourly meteorological data (including temperature, relative humidity, wind speed, and rainfall) and ambient air pollution monitoring data (including CO, NO2, particulate matter with a diameter of <10 µm, particulate matter with a diameter of <2.5 µm, and SO2) during the same time period were obtained from the Central Weather Bureau and the Environmental Protection Administration in Taiwan, respectively. A stepwise multivariate repeated generalized estimating equation model was used to assess the significant factors for predicting systolic and diastolic blood pressure (SBP and DBP). Results A total of 253 patients and 110,715 HBP measurements were evaluated in this study. On multivariate analysis, demographic, clinical, meteorological factors, and air pollutants significantly affected the HBP (both SBP and DBP). All 5 air pollutants evaluated in this study showed a significant, nonlinear association with both home SBP and DBP. Compared with demographic and clinical factors, environmental factors (meteorological factors and air pollutants) played a minor yet significant role in the regulation of HBP. Conclusions Short-term exposure to ambient air pollution significantly affects HBP in patients with chronic cardiovascular disease.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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