Outdoor artificial light-at-night and cardiometabolic disease risk: an urban perspective from the Catalan GCAT cohort study
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the association between outdoor artificial light-at-night (ALAN) exposure and cardiometabolic risk in the GCAT study. We included 9752 participants from Barcelona (59% women) and used satellite images (30 m resolution) and estimated photopic illuminance and the circadian regulation-relevant melanopic equivalent daylight illuminance (melanopic EDI). We explored the association between ALAN exposure and prevalent obesity, hypertension, and diabetes with logistic regressions and assessed the relationship with incident cardiometabolic diseases ascertained through electronic health records (mean follow-up 6.5 years) with Cox proportional hazards regressions. We observed an association between photopic illuminance and melanopic EDI and prevalent hypertension, odds ratio (OR) = 1.09 (95% CI, 1.01-1.16) and 1.08 (1.01-1.14) per interquartile range increase (0.59 and 0.16 lux, respectively). Both ALAN indicators were linked to incident obesity (hazard ratio [HR] = 1.29, 1.11-1.48 and 1.19, 1.05-1.34) and hemorrhagic stroke (HR = 1.73, 1.00-3.02 and 1.51, 0.99-2.29). Photopic illuminance was associated with incident hypercholesterolemia in all participants (HR = 1.17, 1.05-1.31) and with angina pectoris only in women (HR = 1.55, 1.03-2.33). Further research in this area and increased awareness on the health impacts of light pollution are needed. Results should be interpreted carefully since satellite-based ALAN data do not estimate total individual exposure. This article is part of a Special Collection on Environmental Epidemiology.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».