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Enregistrement W4205296796 · doi:10.1002/alz.054965

Air pollution and neighborhood racial composition and their association with memory and memory decline in NHATS

2021· article· en· W4205296796 sur OpenAlexaff
Kristina Dang, Jennifer Weuve, Mary N. Haan, Isabel Elaine Allen, Michael Bräuer, Kevin Lane, M. Maria Glymour

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyCensusAir pollutionCensus tractGerontologyPsychologyGeographyEnvironmental healthMedicinePopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Memory decline is a harbinger of Alzheimer’s disease (AD). Air pollution was recently added as a dementia risk factor by the Lancet Commission, and area‐level factors, such as neighborhood racial composition (a measure of structural racism) may modify the effects of air pollution. We examined the relationship between air pollution and neighborhood racial composition on memory and decline in a sample of older adults in the United States. Method NHATS is a nationally‐representative sample of 8,245 participants 65+ years at baseline (2011). Annual averages of fine particulate matter (PM2.5, IQR = 2.2 μg/m3), nitrogen dioxide (NO2, IQR = 5.5 ppb), and ozone (O3, IQR = 8.4 ppb) at baseline and Census ACS data were assigned to the Census tract of participants. The Index of Concentration at the Extremes, defined as: [(number in most disadvantaged extreme, i.e., Blacks) ‐ (number in most privileged extreme, i.e., Whites)]/(total people) was calculated for each census tract as a measure of neighborhood racial composition. A composite measure of episodic memory was constructed as the average of z‐scored delayed and immediate word list recall. We used linear mixed effects models to examine the association between each air pollutant and neighborhood racial composition with memory and memory decline over 6 years, adjusting for a number of individual‐ (age, race/ethnicity, gender, education, smoker, practice effects) and area‐ (census division, urban tract) level covariates, with random effects for census tract and participant. Result Increases in air pollution (per IQR) were weakly associated with worse memory at baseline [PM2.5 ‐0.02 (95% CI: ‐0.05, 0.006); NO2 ‐0.03 (‐0.06, 0.002); O3 ‐0.03 (‐0.06, ‐0.0004) SD‐units in memory]. PM2.5 increased the rate of memory decline by ‐0.01 (‐0.02, ‐0.0008); while NO2 increased the rate of memory decline by ‐0.008 (‐0.01, ‐0.0007). Neighborhood racial composition was significantly associated with worse memory (for more disadvantaged neighborhoods) in all air pollution models, but it did not modify the effect of air pollution on memory nor memory decline. Conclusion In this cohort of older adults, we found that PM2.5 and NO2 increase the rate of memory decline, while neighborhood racial composition does not modify this effect of air pollution.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations2
Publié2021
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