Relationships among green space, ambient fine particulate matter, and cancer incidence in Taiwan: A 16-year retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Green space and air pollution have been recognized as vital health determinants. There is a paucity of studies examining the interplay between green space, fine particulate matter (PM2.5), and the incidence of specific cancers. We aimed to explore the contributions of green space and ambient PM2.5 to the risk of specific cancers in terms of the most common cancers based on incidence or mortality rate in Taiwan and to ascertain the interaction between green space and PM2.5 and their role in cancer risk. This retrospective longitudinal cohort study included 407,415 participants. Data were obtained from the 2000–2015 Mei Jau Health Examination Database linked to the Taiwan Cancer Registry and Causes of Death datasets. All participants were aged ≥20 years and had no history of cancer. The environmental exposure were the normalized difference vegetation index (NDVI) and the 2-year average PM2.5 at baseline. Multivariate adjusted hazard ratios (HRs) were calculated using Cox proportional hazards models. We adjusted for covariates including demographics, anthropometrics, comorbidities, health behaviors, biochemical data, and environmental factors. During a median follow-up of 10.37 years, 11,576 cancer cases were reported. PM2.5 exposure increased the risk of all cancers (HR: 1.11, [95% CI: 1.06–1.15]), stomach cancer (HR: 1.27, [1.02–1.58]), endocrine gland cancer (HR: 2.13, [1.39–3.26]), breast cancer (HR: 1.12, [1.03–1.22]), and lung cancer (HR: 1.12, [1.01–1.24]). An increase in NDVI reduced the risk of prostate cancer (HR: 0.93, [0.88–0.99]) and lung cancer (HR: 0.95, [0.91–0.99]). NDVI influenced the incidence of prostate and all cancers by reducing PM2.5 concentrations. Long-term PM2.5 exposure is associated with an increased risk of some types of cancers. In contrast, an increase in environmental green space exposure is associated with lowering of the risk of prostate and lung cancer.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».