Associations between PM2.5 exposure and Alzheimer’s Disease prevalence Among elderly in eastern China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Studies showed that PM2.5 might be associated with various neurogenic diseases such as Alzheimer’s Disease (AD). However, this topic had been little studied in Zhejiang province of China. Methods In 2018, we established a cohort of AD high-risk population with 1,742 elderly aged 60 and above. In 2020, the cohort was followed up, a total of 1,545 people participated the 2 surveys. Data collection included questionnaires and basic physical examinations. The average residential exposure to PM2.5 for each participant, that in a 5-years period prior to the first survey, was estimated using a satellite-based spatial statistical model. We determined the association between PM2.5 and AD prevalence by cox proportional hazards regression model. Results This study showed that an increase in the PM2.5 level was an important associated risk factor that contributed to AD. The average PM2.5 exposure levels among the study population ranged from 32.69 μg/m3 to 39.67 μg/m3 from 2013 to 2017, which were much higher than 5 μg/m3 that specified in the WHO air quality guidelines. There was an association between PM2.5 exposure and AD, and the correlations between PM2.5 and Mini-Mental State Examination, Montreal cognitive assessment scale scores were statistically significant. An increase in the PM2.5 level by 10 μg/m3 elevated the risk of AD among residents by 2%-5% (HR model 2-model 4 = 1.02 to 1.05, CI model 2-model 4 = 1.01–1.10). The subgroups of male, with old age, with low education levels, used to work as farmers or blue-collar workers before retirement, overweight and obese were associated with a higher effect of PM2.5. Conclusions Reducing PM2.5 exposure might be a good way to prevent AD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».