Combined Effect of Ambient Temperature and Relative Humidity on Skin Aging Phenotypes in the Era of Climate Change: Results from an Indian Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: There is no doubt that global warming, with its extreme heat events, is having an increasing impact on human health. Heat is not independent of ambient temperature but acts synergistically with relative humidity (RH) to increase the risk of several diseases, such as cardiovascular and pulmonary diseases. Although the skin is the organ in direct contact with the environment, it is currently unknown whether skin health is similarly affected. Objective: While mechanistic studies have demonstrated the mechanism of thermal aging, this is the first epidemiological study to investigate the effect of long-term exposure to heat index (HI) as a combined function of elevated ambient temperature and RH on skin aging phenotypes in Indian women. Methods: The skin aging phenotypes of 1510 Indian women were assessed using the Score of Intrinsic and Extrinsic Skin Aging (SCINEXA™) scoring tool. We used data on ambient temperature and RH, combined into an HI with solar ultraviolet radiation (UVR), and air pollution (particulate matter <2.5 µm [PM 2.5] ; nitrogen dioxide [NO 2 ]) from secondary data sources with a 5-year mean residential exposure window. An adjusted ordinal multivariate logistic regression model was used to assess the effects of HI on skin aging phenotypes. Results: HI increased pigmentation such as hyperpigmented macula on the forehead (odds ratios [OR]: 1.31, 95% confidence interval [CI]: 1.12, 1.54) and coarse wrinkles such as crow’s feet (OR: 1.17, 95% CI: 1.05, 1.30) and under-eye wrinkles (OR: 1.3, 95% CI: 1.15, 1.47). These associations were robust to the confounding effects of solar UVR and age. Prolonged exposure to extreme heat, as indicated by high HI, contributes to skin aging phenotypes. Conclusion: Thus, ambient temperature and RH are important factors in assessing the skin aging exposome.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».