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Enregistrement W4308548833 · doi:10.1161/jaha.122.026660

Chronic Exposure to Fine Particulate Matter Increases Mortality Through Pathways of Metabolic and Cardiovascular Disease: Insights From a Large Mediation Analysis

2022· article· en· W4308548833 sur OpenAlexafffundabout
Li Bai, Tarik Benmarhnia, Chen Chen, Jeffrey C. Kwong, Richard T. Burnett, Aaron van Donkelaar, Randall V. Martin, JinHee Kim, Jay S. Kaufman, Hong Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreHealth CanadaPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNuclear Safety and Security CommissionGovernment of CanadaOntario Ministry of Health and Long-Term CareNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMedicineDiseaseMediationCardiovascular healthParticulatesInternal medicineIntensive care medicineCardiologyPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Long‐term exposure to outdoor fine particulate matter (PM 2.5 ) is the leading environmental risk factor for premature mortality worldwide. Characterizing important pathways through which PM 2.5 increases individuals' mortality risk can clarify the PM 2.5 –mortality relationship and identify possible points of interventions. Recent evidence has linked PM 2.5 to the onset of diabetes and cardiovascular disease, but to what extent these associations contribute to the effect of PM 2.5 on mortality remains poorly understood. Methods and Results We conducted a population‐based cohort study to investigate how the effect of PM 2.5 on nonaccidental mortality is mediated by its impacts on incident diabetes, acute myocardial infarction, and stroke. Our study population comprised ≈200 000 individuals aged 20 to 90 years who participated in population‐based health surveys in Ontario, Canada, from 1996 to 2014. Follow‐up extended until December 2017. Using causal mediation analyses with Aalen additive hazards models, we decomposed the total effect of PM 2.5 on mortality into a direct effect and several path‐specific indirect effects mediated by diabetes, each cardiovascular event, or both combined. A series of sensitivity analyses were also conducted. After adjusting for various individual‐ and neighborhood‐level covariates, we estimated that for every 1000 adults, each 10 μg/m 3 increase in PM 2.5 was associated with ≈2 incident cases of diabetes, ≈1 major cardiovascular event (acute myocardial infarction and stroke combined), and ≈2 deaths annually. Among PM 2.5 ‐related deaths, 31.7% (95% CI, 17.2%–53.2%) were attributable to diabetes and major cardiovascular events in relation to PM 2.5 . Specifically, 4.5% were explained by PM 2.5 ‐induced diabetes, 22.8% by PM 2.5 ‐induced major cardiovascular events, and 4.5% through their interaction. Conclusions This study suggests that a significant portion of the estimated effect of long‐term exposure to PM 2.5 on deaths can be attributed to its effect on diabetes and cardiovascular diseases, highlighting the significance of PM 2.5 on deteriorating cardiovascular health. Our findings should raise awareness among professionals that improving metabolic and cardiovascular health may reduce mortality burden in areas with higher exposure to 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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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