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Enregistrement W4362601718 · doi:10.1289/ehp11989

Long-Term Exposure to Air Pollution and COVID-19 Vaccine Antibody Response in a General Population Cohort (COVICAT Study, Catalonia)

2023· article· en· W4362601718 sur OpenAlexaff
Manolis Kogevinas, Marianna Karachaliou, Ana Espinosa, Ruth Aguilar, Gemma Castaño‐Vinyals, Judith García‐Aymerich, Anna Carreras, Beatriz Cortés, Vanessa Pleguezuelos, Kyriaki Papantoniou, Rocío Rubio, Alfons Jiménez, Marta Vidal, Pau Serra, Daniel Parras, Pere Santamaría, Luís Izquierdo, Marta Cirach, Mark Nieuwenhuijsen, Payam Dadvand, Kurt Straíf, Gemma Moncunill, Rafael de Cid, Carlota Dobaño, Cathryn Tonne

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEIT HealthAgencia Estatal de InvestigaciónInstituto de Salud Carlos IIIGeneralitat de CatalunyaAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaFundació Privada Daniel Bravo AndreuMinisterio de Ciencia e InnovaciónCentres de Recerca de Catalunya
Mots-clésInterquartile rangeMedicineVaccinationPopulationImmunologyCohortAntibodyAir pollutionEnvironmental healthBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ambient air pollution has been associated with COVID-19 disease severity and antibody response induced by infection. OBJECTIVES: We examined the association between long-term exposure to air pollution and vaccine-induced antibody response. METHODS: ) using Effects of Low-Level Air Pollution: A Study in Europe (ELAPSE) models. We adjusted estimates for individual- and area-level covariates, time since vaccination, and vaccine doses and type and stratified by infection status. We used generalized additive models to explore the relationship between air pollution and antibodies according to days since vaccination. RESULTS: ). DISCUSSION: Exposure to air pollution was associated with lower COVID-19 vaccine antibody response. The implications of this association on the risk of breakthrough infections require further investigation. https://doi.org/10.1289/EHP11989.

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 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,375 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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