Air pollution, lung function and mortality: survival and mediation analyses in UK Biobank
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Air pollution is associated with lower lung function, and both are associated with premature mortality and cardiovascular disease (CVD). Evidence remains scarce on the potential mediating effect of impaired lung function on the association between air pollution and mortality or CVD. Methods We used data from the UK Biobank cohort (∼200,000 individuals) with 8-year follow-up to mortality and incident CVD. Exposures to PM 10 , PM 2.5 , and NO 2 at baseline were assessed by land-use regression modelling. Lung function [forced expiratory volume in 1 second (FEV 1 ), Forced Vital Capacity (FVC)] was measured by spirometry and transformed to Global Lung Function Initiative z-scores. Adjusted Cox proportional hazards and causal proportional hazards mediation analysis models were fitted, stratified by smoking status. Results Lower FEV 1 and FVC were associated with all-cause and CVD mortality, and incident CVD. Point estimates for the mortality outcomes were larger in ever-smokers than never-smokers (all-cause mortality Hazard Ratio (HR) per decrease FEV 1 GLI z-score, ever smokers: 1.29 [95%CI:1.24-1.34], versus never-smokers: HR 1.16 [95%CI:1.12-1.21]). Long-term exposure to PM 2.5 or NO 2 was associated with incident CVD, with similar effect sizes for ever and never smokers. Mediated proportions of the air pollution—all-cause mortality estimates driven by FEV 1 were 18% [95%CI: 2%-33%] for PM 2.5 , and 27% [95%CI: 3%-51%] for NO 2 . The estimated mediated proportions for air pollution—incident CVD were 9% [95%CI: 4%-13%] for PM 2.5 and 16% [95%CI: 6%-25%] for NO 2 . Conclusions Lower FEV 1 may mediate some associations between air pollution on mortality and CVD outcomes, with more pronounced effect sizes for NO 2 than for PM 2.5 . Take-home message Adverse effects of air pollution on lower lung function (FEV 1 ) potentially mediate 10-30% of the effects of PM 2.5 or NO 2 on mortality and incident cardiovascular disease.
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 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 | 0,017 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».