Association between long-term exposure to ambient air pollution and COVID-19 severity - A prospective cohort study of confirmed SARS-CoV-2 cases in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is causing a tremendous health burden globally. Identification of the determinants of COVID-19 severity is important for prevention and intervention. This study aims to explore long-term exposure to ambient air pollution as a potential contributors to COVID-19 severity given its known impact on the pulmonary system. Methods: Using a cohort of all confirmed severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) cases aged ≥20 years and not residing in a long-term care facility in Ontario, Canada during 2020, we evaluated the association between long-term exposure to fine particulate matter (PM2.5), nitrogen dioxide (NO2), and ground-level ozone (O3) and risk of COVID-19-related hospitalization, intensive care unit (ICU) admission and death separately. Participants’ long-term exposures to each air pollutant were ascertained based on their residential addresses from 2015 to 2019. We used logistic regression and adjusted for confounding and selection bias using various individual and contextual covariates obtained through data linkage. Results: Among the 151,105 confirmed SARS-CoV-2 cases in 2020, we observed 8,630 hospitalizations, 1,912 ICU admissions and 2,137 deaths related to COVID-19. For each interquartile range increase in exposure to PM2.5 (1.70 µg/m3), we estimated ORs of 1.06 (95% confidence interval (CI): 1.01 to 1.12), 1.09 (95% CI: 0.98 to 1.21) and 1.00 (95% CI: 0.90 to 1.11) for hospitalization, ICU admission and death, respectively. Estimates were smaller for NO2 but larger for O3. Conclusions: In this large population-based study in Ontario during 2020, we found that chronic exposure to air pollution may contribute to severe outcomes following SARS-CoV-2 infection, with stronger evidence found with O3. Keywords: COVID-19 severity, long-term exposure to air pollution, death, hospitalization, intensive care unit admission
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».