Within-city spatial variations in PM2.5 magnetite nanoparticles and brain cancer incidence in Toronto and Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Magnetite nanoparticles are small, strongly magnetic iron oxide particles which are produced during high-temperature combustion and friction processes and form part of the outdoor air pollution mixture. These particles can translocate to the brain and have been found in human brain tissue. In this study, we estimated associations between within-city spatial variations in concentrations of magnetite nanoparticles in outdoor fine particulate matter (PM2.5) and brain cancer incidence. We performed a cohort study of 1.29 million participants in four cycles of the Canadian Census Health and Environment Cohort in Montreal and Toronto, Canada who were followed for malignant brain tumour (glioma) incidence. As a proxy for magnetite nanoparticle content, we measured the susceptibility of anhysteretic remanent magnetization (χARM) in PM2.5 samples (N = 124 in Montreal, N = 110 in Toronto), and values were assigned to residential locations. Stratified Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios (per IQR change in volume-normalized χARM). ARM was not associated with brain tumour incidence (HR = 0.998, 95% CI 0.988, 1.009) after adjusting for relevant potential confounders. Although we found no evidence of an important relationship between within-city spatial variations in airborne magnetite nanoparticles and brain tumour incidence, further research is needed to evaluate this understudied exposure, and other measures of exposure to magnetite nanoparticles should be considered.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».