Long term exposure to PM<sub>2.5</sub> chemical components associated with prevalence of cardiovascular diseases in China
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Ambient fine particulate matter pollution (PM2.5) has been widely associated with cardiovascular disease (CVD). However, less is known about the contribution of different chemical components of PM2.5 to CVD using a nationally representative sample in China. Methods A nationally representative sample of older adults was recruited from 31 provinces, municipalities, or autonomous regions of China by the fourth national Urban and Rural Elderly Population Survey in 2015. We estimated the annual average concentrations of PM2.5 and its five dust-free chemical components (black carbon [BC], organic matter [OM], sulphate [ $ {{\text{SO}_{\text{4}}^{\text{2-}} }}$ ], nitrate [ ${ {\text{N}\text{O}}_{\text 3}^{\text -} }$ ], and ammonium [ $ { {\text{N}\text{H}}_{\text 4}^{\text +} }$ ]) at geocoded residential addresses with the spatial resolution of 10×10 km using bilinear interpolation. Logistic regression models were constructed to estimate the associations between PM2.5 chemical components and prevalence of self-reported CVD, and potential reducible fractions were further estimated using counterfactual analyses. Results A total of 220,425 participants with a mean age of 69.73 years, 52.24% females, and 6.08% minor ethnicity were included in the study, of which 55,837 (25.3%) reported having CVD. An interquartile range (IQR) increment in annual PM2.5 chemical components was associated with significantly elevated risk of CVD prevalence. The odds ratios were 1.254 (95% CI: 1.235-1.275, IQR: 7.11 µg/m3) for $ {\text{N}\text{O}}_{\text3}^{\text-} $ , 1.197 (95% CI: 1.178-1.216, IQR: 4.35 µg/m3) for $ {\text{N}\text{H}}_{\text 4}^{\text +} $ , 1.187 (95% CI: 1.173-1.202, IQR: 5.34 µg/m3) for OM, 1.122 (95% CI: 1.107-1.137, IQR: 0.97 µg/m3) for BC, and 1.106 (95% CI: 1.089-1.123, IQR: 4.67 µg/m3) for $ {\text{S}\text{O}}_{\text 4}^{\text 2-} $ . The associations were significantly stronger in those older than 70 years. Conclusions Our study suggests that long-term exposure to PM2.5 chemical components could increase the risk of CVD prevalence. Future air pollution guidelines target reducing specific PM2.5 chemical components may help alleviate the burden of CVD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».