Impact of long-term exposure to ambient particulate matter and nitrogen dioxide on chronic obstructive pulmonary disease: results from the Women’s Health Initiative cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale: Although COPD prevalence and exacerbations have been linked to ambient pollutants, evidence on the impact of ambient pollutants on COPD incidence is relatively sparse. Objectives: To evaluate the associations of long-term ambient particulate matter (PM 2.5 ; PM 10 ), nitrogen dioxide (NO 2 ), and incident self-reported COPD in the Women’s Health Initiative (WHI), a large prospective cohort study of post-menopausal women across the United States. Methods: We estimated annual average residential pollutant concentrations using validated spatiotemporal models and monitored data. We estimated pollutant-COPD associations as hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CI) per inter-quartile range (IQR) increase in pollutant using time-varying Cox proportional hazards models adjusted for potential confounders including sociodemographic characteristics, lifestyle and health factors, and WHI Clinical Center at baseline. Finally, we assessed the joint impact of exposure to multiple pollutants using quantile-based G-computation for survival outcomes. Measurements and Main Results: During the median follow-up time of 11.1 years, the study participants experienced 3532 cases of COPD. HRs ranged from 1.20 (95% CI:1.15, 1.26) per IQR increase in PM 2.5 , to 1.19 (95% CI:1.13, 1.26) per IQR increase in NO 2 , to 1.10 (95% CI:1.06, 1.15) per IQR increase in PM 10 . In our multi-pollutant model, a quartile increase in PM 2.5 and NO 2 was associated with a HR of 1.16 (95% CI:1.11, 1.20). Conclusions: In this national cohort of post-menopausal women, the long-term residential concentrations of ambient particulate matter (PM 2.5 and PM 10 ), and NO 2 were associated with a higher risk of incident COPD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».