Long-term ozone exposure and mortality from neurological diseases in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing interest in the health effects of air pollution. However, the relationships between ozone exposure and mortality attributable to neurological diseases remain unclear. OBJECTIVES: To assess associations of long-term exposure to ozone with death from Parkinson's disease, dementia, stroke, and multiple sclerosis. METHODS: Our analyses were based on the 2001 Canadian Census Health and Environment Cohort. Census participants were linked with vital statistics records through 2016, resulting in a cohort of 3.5 million adults/51,045,700 person-years, with 8,500/51,300/43,300/1,300 deaths from Parkinson's/dementia/stroke/multiple sclerosis, respectively. Ten-year average ozone concentrations estimated by chemical transport models and adjusted by ground measurements were assigned to subjects based on postal codes. Cox proportional hazards models were used to calculate hazard ratios (HRs) for deaths from the four neurological diseases, adjusting for eight common demographic and socioeconomic factors, seven environmental indexes, and six contextual covariates. RESULTS: The fully adjusted HRs for Parkinson's, dementia, stroke, and multiple sclerosis mortalities related to one interquartile range increase in ozone (10.1 ppb), were 1.09 (95% confidence interval 1.04-1.14), 1.08 (1.06-1.10), 1.06 (1.04-1.09), and 1.35 (1.20-1.51), respectively. The covariates did not influence significance of the ozone-mortality associations, except airshed (i.e., broad region of Canada). During the period of 2001-2016, 5.66%/5.01%/ 3.77%/19.11% of deaths from Parkinson's/dementia/stroke/multiple sclerosis, respectively, were attributable to ozone exposure. CONCLUSIONS: We found positive associations between ozone exposure and mortality due to Parkinson's, dementia, stroke, and multiple sclerosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».