Estimating the effect of long-term exposure to PM2.5 on mortality in Canadian Community Health Survey Cohort using parametric g-computation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Numerous epidemiological studies reported the adverse health impact of long-term exposure to fine particulate matter (PM2.5) on mortality across populations. However, previous studies mostly utilized traditional outcome regression approaches, which may fail under certain circumstances (e.g., if exposure-confounder feedback exists). We aim to explore this health impact using g-computation, which could validate traditional regression approaches and refine the effect estimates by considering more complex circumstances in the identification. METHODS: We utilize a cohort of ~540,000 respondents to the Canadian Community Health Survey from 2001 to 2012, whose death records and residential history were ascertained till 2016. Annual postal code specific three-year average PM2.5 concentration with one-year lag was derived from satellite measurements and linked to cohort respondents, with quintiles of exposure calculated for each calendar year. We apply parametric g-computation with pooled logistic regression adjusted for socio-economic, behavioral, and time-varying covariates to estimate 1) the effect on mortality by changing the long-term PM2.5 exposure level from the higher quintiles to the lowest quintile; and 2) the effect on mortality by reducing the long-term PM2.5 exposure levels from the observed values to below the national standard. We also evaluate the influence of exposure-confounder feedback and discuss whether other identification assumptions hold in assessing health impacts of air pollution. RESULTS:Our preliminary results confirm an increase in the risk of premature mortality in relation to long-term exposure to PM2.5. CONCLUSIONS:These results provide evidence on the effect of long-term exposure to PM2.5 on mortality in the presence of time-varying exposures and confounders. It also provides an alternative analytical strategy highly useful to air pollution epidemiological research, especially for evaluating specific intervention strategies. KEYWORDS: g-computation, casual infrence, chronic exposure to PM2.5, mortality
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle