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Enregistrement W4386728965 · doi:10.1186/s12877-023-03932-z

Correlation between air pollution and cognitive impairment among older individuals: empirical evidence from China

2023· article· en· W4386728965 sur OpenAlexaboutno aff
Huan Liu, Tiantian Hu

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAir pollutionOdds ratioMedicineEnvironmental healthConfidence intervalLongitudinal studyCognitionMontreal Cognitive AssessmentAir quality indexGerontologyDemographyCognitive impairmentMeteorologyGeographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little information is available regarding the impact of air pollution on cognitive impairment in older individuals in developing countries. This study empirically tested the impacts of the air quality index (AQI), air pollution intensity (quantified by the number of days of extreme air pollution in a year), and different pollutants on the cognitive abilities of older Chinese individuals. METHODS: A panel of 28,395 participants spanning 122 cities in 2015 and 2018 was used, based on 3-year follow-up survey data from the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) database. Data from the two phases of the CHARLS microsurvey were combined with relevant statistical data on air pollution in each region in the current year. These two surveys were used to investigate changes in basic health and macro-environmental indicators in older individuals in China, and a mean difference test was conducted. We then reduced the sample selection error by controlling for environmental migration and used two-way fixed and instrumental variable methods for endogenous treatment to avoid the estimation error caused by missing variables. RESULTS: Air pollution had a significantly negative effect on the cognitive abilities of older individuals (odds ratio [OR]: 1.4633; 95% confidence interval [95% CI]: 1.20899-1.77116). Different pollution intensities(only AQI value is greater than 200 or more) had apparent effects on cognitive impairment, with an OR of approximately 1.0. Sulfur dioxide had significantly negative effects on cognitive ability, with OR of 1.3802 (95% CI: 1.25779-1.51451). Furthermore, air pollution impact analysis showed heterogeneous results in terms of age, sex, education, and regional economic development level. In addition, social adaptability (calculated using social participation, learning, adaptability, and social support) not only had a significant positive effect on the cognitive abilities of older individuals, but also regulated the cognitive decline caused by air pollution. CONCLUSIONS: Air pollution affects cognitive impairment in older individuals, especially in those with lower education levels, and living in economically underdeveloped areas. This effect is synchronous and has a peak at an AQI of > 200.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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