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Enregistrement W4399678294 · doi:10.1093/eurjpc/zwae175.099

Air pollution in relation to brain health indicators and global cognitive functioning in patients with cardiovascular disorders along the heart-brain axis

2024· article· en· W4399678294 sur OpenAlexaboutno aff
Erik J. Timmermans, Émeric Bron, Michiel L. Bots, Annebet Leeuwis, Justine Moonen, Frank J. Wolters, Geert Jan Biessels, Ilonca Vaartjes

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDutch Cardiovascular Alliance
Mots-clésMedicineBrain sizeCognitionHyperintensityCross-sectional studyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceNeuropsychologyMontreal Cognitive AssessmentCognitive skillCardiologyInternal medicineEnvironmental healthMagnetic resonance imagingCognitive impairmentPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Introduction Exploring, understanding, and preventing the effects of exposure to air pollutants on the brain, and possible links to cognitive functioning, have been indicated as major global health challenges that urgently need to be addressed. Yet, relatively little work has been conducted to examine the associations of air pollution with indicators of brain health that are potentially related to cognitive functioning in patients who are at increased risk to develop cognitive impairments. Purpose This study aimed to examine cross-sectional and longitudinal associations of air pollution with global cognitive functioning, white matter hyperintensities (WMH), total brain volume (TBV), and cerebral blood flow (CBF) in individuals without or with heart failure, carotid occlusive disease, or vascular cognitive impairment. Additionally, this study examined whether the cross-sectional associations of air pollution with global cognitive functioning were mediated by WMH, TBV, and CBF. Methods For the cross-sectional and longitudinal analyses, we used data from 341 and 180 participants of the Dutch multi-center Heart-Brain Study, respectively. Cognitive functioning was measured using neuropsychological tests at baseline and two-year follow-up. Brain Magnetic Resonance Imaging provided WMH and TBV in mL, and CBF in mL/100g/min. WMH and TBV were divided by total intracranial volume. Annual average outdoor concentrations of particulate matter with diameters <2.5µm (PM2.5) and <10.0µm (PM10), and nitrogen dioxide (NO2) in µg/m3 in residential six-digit postal code areas were linked to participants at baseline. Adjusted multi-level regression analyses were applied to assess the associations of interest. Results No significant cross-sectional (βPM2.5=0.014, 95% CI=-0.076-0.104; βPM10=0.034, 95% CI=-0.043-0.111; βNO2=0.020, 95% CI=-0.004-0.045) and longitudinal associations (βPM2.5=0.041, 95% CI=-0.029-0.110; βPM10=0.016, 95% CI=-0.045-0.078; βNO2=-0.001, 95% CI=-0.022-0.022) of air pollution with global cognitive functioning were observed. No significant associations of air pollution with WMH, TBV, and CBF were found. The associations of PM2.5, PM10 and NO2 with global cognitive functioning were not significantly mediated by WMH, TBV, and CBF. Conclusions No supportive evidence was found for associations of air pollution with global cognitive functioning, WMH, TBV and CBF in healthy and vascularly compromised individuals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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