Long-term effects of coarse particulate matter and modifications by temperature and relative humidity on all-cause mortality in a MDR-TB cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background: The association between ambient coarse particulate matter (PM2.5-10) and mortality in MDR-TB patients has not yet been studied. The modifying effects of temperature and humidity on this association are completely unknown. This study aims to evaluate the effects of long-term PM2.5-10 exposures, and their modifications by temperature and humidity on mortality among MDR-TB patients. Methods: A Chinese cohort of 3,469 MDR-TB patients was followed up from diagnosis until death, loss to follow-up, or the study’s end, averaging 2,567 days per patient. PM2.5-10 concentrations were derived from the difference between PM10 and PM2.5. Cox proportional hazard models estimated hazard ratios (HRs) per 3.74 μg/m3 (IQR) exposure to PM2.5-10 and mortality for the full cohort and individuals at distinct long-term and short-term temperature and humidity levels, adjusting for other air pollutants and potential covariates. Exposure-response relationships were quantified using smoothed splines. Results: Hazard ratios of 1.733 (95% CI, 1.407, 2.135) and 1.427 (1.114, 1.827) were observed for mortality in association with PM2.5-10 exposures for the full cohort under long-term and short-term exposures to temperature and humidity. Modifying effects by temperature and humidity were heterogenous across sexes, age, treatment history, and environment. Nonlinear exposure-response curves suggested a cumulative risk of PM2.5-10-related mortality starting from a low exposure concentration around 15 μg/m3. Conclusion: Immediate surveillance of PM2.5-10 is crucial to mitigate the progression of MDR-TB severity due to co-exposures.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».