MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4284988244 · doi:10.1016/s2542-5196(22)00122-x

Estimates, trends, and drivers of the global burden of type 2 diabetes attributable to PM2·5 air pollution, 1990–2019: an analysis of data from the Global Burden of Disease Study 2019

2022· article· en· W4284988244 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeFaculty of Medicine and Health, University of SydneyCentre for Heart Rhythm Disorders, University of AdelaideInstituto de Salud Carlos IIIMenzies Centre for Australian Studies, King's College London, University of LondonMedical Research CouncilUniversidad de Ciencias Aplicadas y AmbientalesGeorge Institute for Global HealthWestern Sydney UniversityCentral University of KeralaUniversity Of Nigeria NsukkaNational Center of Neurology and PsychiatryWuhan UniversityUniversitair Medisch Centrum GroningenNovo NordiskLa Trobe UniversityGeorg-August-Universität GöttingenIdorsia PharmaceuticalsWuhan University of Science and TechnologyInstitute for Health Metrics and EvaluationKosin UniversityAlborz University of Medical SciencesAin Shams UniversityInternational Centre for Diarrhoeal Disease Research, BangladeshDanoneRijksuniversiteit GroningenNanyang Technological UniversityNational Institute for Health and Care ResearchChest Research FoundationSwedish Orphan BiovitrumAstellas PharmaFresenius Medical Care North AmericaAmerican Association for the Study of Liver DiseasesIran University of Medical SciencesSociety for Surgery of the Alimentary TractMcMaster UniversityUniversitat de ValènciaUniversity College LondonWellcome TrustNational Institutes of HealthUniversity of HullLilly DeutschlandFederation University AustraliaBill and Melinda Gates FoundationUniversity of WashingtonMashhad University of Medical SciencesUniversità di BolognaAstraZenecaLee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological UniversityAmarin CorporationUniversity of New South WalesAlexion PharmaceuticalsKing Saud UniversityTeva Pharmaceutical IndustriesKing's College LondonAmicus TherapeuticsDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, IndiaCase Western Reserve UniversitySanofiUniversity of Central FloridaGlaxoSmithKlineShahid Beheshti University of Medical SciencesNovartis PharmaUniwersytet Jagielloński Collegium MedicumEli Lilly and CompanyTaipei Medical UniversityInternational Society for Infectious DiseasesUniversitas Negeri SemarangAmgen
Mots-clésAttributable riskMedicineEnvironmental healthType 2 diabetesPopulationIncidence (geometry)Relative riskDisease burdenConfidence intervalDemographyAir pollutionEpidemiologyCohort studyDiabetes mellitusInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Experimental and epidemiological studies indicate an association between exposure to particulate matter (PM) air pollution and increased risk of type 2 diabetes. In view of the high and increasing prevalence of diabetes, we aimed to quantify the burden of type 2 diabetes attributable to PM 2·5 originating from ambient and household air pollution. Methods We systematically compiled all relevant cohort and case-control studies assessing the effect of exposure to household and ambient fine particulate matter (PM 2·5 ) air pollution on type 2 diabetes incidence and mortality. We derived an exposure–response curve from the extracted relative risk estimates using the MR-BRT (meta-regression—Bayesian, regularised, trimmed) tool. The estimated curve was linked to ambient and household PM 2·5 exposures from the Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study 2019, and estimates of the attributable burden (population attributable fractions and rates per 100 000 population of deaths and disability-adjusted life-years) for 204 countries from 1990 to 2019 were calculated. We also assessed the role of changes in exposure, population size, age, and type 2 diabetes incidence in the observed trend in PM 2·5 -attributable type 2 diabetes burden. All estimates are presented with 95% uncertainty intervals. Findings In 2019, approximately a fifth of the global burden of type 2 diabetes was attributable to PM 2·5 exposure, with an estimated 3·78 (95% uncertainty interval 2·68–4·83) deaths per 100 000 population and 167 (117–223) disability-adjusted life-years (DALYs) per 100 000 population. Approximately 13·4% (9·49–17·5) of deaths and 13·6% (9·73–17·9) of DALYs due to type 2 diabetes were contributed by ambient PM2·5, and 6·50% (4·22–9·53) of deaths and 5·92% (3·81–8·64) of DALYs by household air pollution. High burdens, in terms of numbers as well as rates, were estimated in Asia, sub-Saharan Africa, and South America. Since 1990, the attributable burden has increased by 50%, driven largely by population growth and ageing. Globally, the impact of reductions in household air pollution was largely offset by increased ambient PM 2·5 . Interpretation Air pollution is a major risk factor for diabetes. We estimated that about a fifth of the global burden of type 2 diabetes is attributable PM 2·5 pollution. Air pollution mitigation therefore might have an essential role in reducing the global disease burden resulting from type 2 diabetes. Funding Bill & Melinda Gates Foundation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,280 · 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