Fine particulate matter components and interstitial lung disease in rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background Exposure to ambient fine particulate matter with an aerodynamic diameter <2.5 μg·m−3(PM2.5) is a risk factor for pulmonary and systemic autoimmune diseases; however, evidence on which PM2.5chemical components are more harmful is still scant. Our goal is to investigate potential associations between major PM2.5components and interstitial lung disease (ILD) onset in rheumatoid arthritis (RA). Methods New-onset RA subjects identified from a US healthcare insurance database (MarketScan) were followed for new onset of RA-associated ILD (RA-ILD) from 2011 to 2018. Annual concentrations of ambient PM2.5chemical components (i.e.sulfate, nitrate, ammonium, organic matter, black carbon, mineral dust and sea salt) were estimated by combining satellite retrievals with chemical transport modelling and refined by geographically weighted regression. Exposures from 2006 up to 1 year before ILD onset or end of study were assigned to subjects based on their core-based statistical area or metropolitan division codes. A novel time-to-event quantile-based g (generalised)-computation approach was used to estimate potential associations between RA-ILD onset and the exposure mixture of all seven PM2.5chemical components adjusting for age, sex and prior chronic obstructive pulmonary disease (as a proxy for smoking). Results We followed 280 516 new-onset RA patients and detected 2194 RA-ILD cases across 1 394 385 person-years. The adjusted hazard ratio for RA-ILD onset was 1.54 (95% CI 1.47–1.63) per every decile increase in all seven exposures. Ammonium, mineral dust and black carbon contributed more to ILD risk than the other PM2.5components. Conclusion Exposure to components of PM2.5, particularly ammonium, increases ILD risk in RA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».