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Enregistrement W4317181617 · doi:10.1289/isee.2022.p-0066

Narrative Review of Long-Term Exposure to Traffic-Related Air Pollution on Dementia and Related Outcomes in Older Adults

2022· article· en· W4317181617 sur OpenAlexaff
Martha Ondras, Hanna Boogaard, Allison P. Patton, Richard Atkinson, Jeffrey R. Brook, Howard H. Chang, Gerard Hoek, Barbara Hoffmann, Sharon K. Sagiv, Evangelia Samoli, Audrey Smargiassi, Adam A. Szpiro, Danielle Vienneau, Frederick Lurmann, Francesco Forastiere, Jennifer Weuve

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversité de MontréalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMedicineConfoundingObservational studyPublication biasEpidemiologyGerontologyPopulationMeta-analysisEnvironmental healthInformation biasDiseaseSelection biasPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS As part of an extensive systematic review on the associations of important clinical health outcomes with exposure to traffic-related air pollution (TRAP), an independent Panel appointed by the Health Effects Institute considered the emerging literature on dementia-related outcomes and Parkinson’s disease, two areas of significant public health interest. METHODS The Panel systematically searched the PubMed and LUDOK electronic databases for observational epidemiological studies from 1980 through 2019 on long-term exposure to TRAP and dementia-related outcomes and Parkinson’s disease prevalence in the general population. Study selection and data extraction were conducted according to a defined protocol, and a novel framework was used to identify which studies provided information on TRAP exposure. Conclusions regarding the level of confidence in the presence of an association were based on a narrative assessment. The Panel decided a priori not to conduct formal confidence and risk of bias assessments and meta-analyses because this is an emerging area of research. RESULTS The Panel reviewed 15 studies on dementia-related outcomes and six studies of Parkinson’s disease. Evidence for an association of dementia-related outcomes with TRAP was mixed; studies of cognition and incident dementia generally found adverse associations while findings on cognitive decline were null. Evidence for an association of TRAP with Parkinson’s disease was inconsistent with some potential for systematic bias. Limitations of the body of literature included its small size, potential for bias due to outcome misclassification, selection and attrition bias, and adjustments for confounding that did not align with plausible pathways between TRAP exposure and outcomes. CONCLUSIONS The Panel’s confidence in the association of TRAP with dementia-related outcomes was low to moderate, while confidence in the association with Parkinson’s disease was low. Future systematic reviews will benefit from the continued growth in this literature. KEYWORKS: narrative review, traffic-related air pollution, dementia, cognitive decline

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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