Effects of PM2.5 exposure and air temperature on risk of cardiovascular disease: evidence from a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims Evidence from extensive cohort studies about the individual and combined associations of air pollution and air temperature with cardiovascular disease (CVD) morbidity is limited. This study aimed to examine the long-term effects of PM 2.5 exposure and air temperature on CVD based on a cohort study of middle-aged and older populations in China. Methods A total of 9,316 non-CVD adults (≥40 years old) who joined the China Health and Retirement Longitudinal Study between 2011 and 2018 were included in our analysis. The two-year average PM 2.5 concentration and air temperature of the city where participants lived were calculated. The Cox proportional hazards model was conducted to analyze the associations of PM 2.5 exposure and air temperature with CVD morbidity. Results In the multivariable-adjusted model, each 10 μg/m 3 rise in 2-y PM 2.5 concentration was associated with an increased risk of developing CVD (hazard ratio [HR]: 1.30; 95% confidence interval [CI]: 1.27–1.32). Compared with individuals in the bearable temperature group, those with low temperatures had a higher risk of CVD (HR: 1.77; 95% CI: 1.53–2.04). Stratified analyses found that cardiovascular metabolic risk factors could not change these associations. Compared with individuals in the low-level PM 2.5 exposure and bearable temperature group, those in the high-level PM 2.5 exposure and low-temperature group had a 7.08 times higher risk of CVD (95% CI: 5.55–9.03). Conclusion Long-term PM 2.5 exposure and low air temperature are associated with a higher risk of CVD. Consequently, efforts to reduce air pollution and enhance protection against cold temperatures are vital for mitigating CVD risk.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».