Does ambient air pollution influence biochemical markers of liver injury? Findings of a cross-sectional population-based survey
Notice bibliographique
Résumé
There is limited evidence supporting an adverse effect of ambient air pollution on the liver. To test the association between exposure to residential air pollution and serum biochemical indicators of liver injury. We used a nationally representative sample of 32,989 participants aged 3–79 years old who participated in the Canadian Health Measures Survey between 2007 and 2019. Cross-sectional associations were assessed by generalized linear mixed models incorporating survey-specific sampling weights. The joint effect of an interquartile range (IQR) increase in nitrogen dioxide (NO2), ozone (O3) and fine particulate matter (PM2.5) was positively and significantly associated with all measures of liver injury adjusting for age, sex, education, income, smoking, alcohol consumption, body mass index (BMI), total cholesterol, diabetes, hypertension, and physical activity. The ranking of effect sizes from largest to smallest percent increases were 8.72% (95% confidence interval [CI] 7.56, 9.88) for alanine aminotransferase (ALT), 5.54% (95%CI 3.31, 7.77) for gamma-glutamyl transferase (GGT), 4.81% (95%CI 3.87, 5.74) for aspartate aminotransferase (AST), 2.46% (95%CI 0.26, 4.65) for total bilirubin (TBIL) and 1.18% (95%CI 0.62, 1.75) for alkaline phosphatase (ALP). Findings were not significantly different when stratified by age (≤16, >16 yr), sex, smoking (current, other), cholesterol (≤6.18, >6.18 mmol/l) and BMI (<30, ≥30 kg/m2). These findings suggest that ambient air pollution may have a relatively small impact on the liver, but these changes may have significant impact from a population health perspective, considering the ubiquitous nature of air pollution, or for individuals exposed to very high levels of air pollution.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».