Epidemiological studies likely need to consider PM2.5 composition even if total outdoor PM2.5 mass concentration is the exposure of interest
Notice bibliographique
Résumé
Background: Outdoor fine particulate air pollution, <2.5 µm (PM 2.5 ) mass concentrations can be constructed through many different combinations of chemical components that have varying levels of toxicity. This poses a challenge for studies interested in estimating the health effects of total outdoor PM 2.5 (i.e., how much PM 2.5 mass is present in the air regardless of composition) because we must consider possible confounders of the version of treatment-outcome relationships. Methods: We evaluated the extent of possible bias in mortality hazard ratios for total outdoor PM 2.5 by examining models with and without adjustment for sulfate and nitrate in PM 2.5 as examples of potential confounders of version of treatment-outcome relationships. Our study included approximately 3 million Canadians and Cox proportional hazard models were used to estimate hazard ratios for total outdoor PM 2.5 adjusting for sulfate and/or nitrate and other relevant covariates. Results: Hazard ratios for total outdoor PM 2.5 and nonaccidental, cardiovascular, and respiratory mortality were overestimated due to the confounding version of treatment-outcome relationships, and associations for lung cancer mortality were underestimated. Sulfate was most strongly associated with nonaccidental, cardiovascular, and respiratory mortality suggesting that regulations targeting this specific component of outdoor PM 2.5 may have greater health benefits than interventions targeting total PM 2.5 . Conclusions: Studies interested in estimating the health impacts of total outdoor PM 2.5 (i.e., how much PM 2.5 mass is present in the air) need to consider potential confounders of the version of treatment-outcome relationships. Otherwise, health risk estimates for total PM 2.5 will reflect some unknown combination of how much PM 2.5 mass is present in the air and the kind of PM 2.5 mass that is present.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».