A systematic review with a Burden of Proof meta-analysis of health effects of long-term ambient fine particulate matter (PM2.5) exposure on dementia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous studies have indicated increased dementia risk associated with fine particulate matter (PM 2.5 ) exposure; however, the findings are inconsistent. In this systematic review, we assessed the association between long-term PM 2.5 exposure and dementia outcomes using the Burden of Proof meta-analytic framework, which relaxes log-linear assumptions to better characterize relative risk functions and quantify unexplained between-study heterogeneity (PROSPERO, ID CRD42023421869). Here we report a meta-analysis of 28 longitudinal cohort studies published up to June 2023 that investigated long-term PM 2.5 exposure and dementia outcomes. We derived risk–outcome scores (ROSs), highly conservative measures of effect size and evidence strength, mapped onto a 1–5-star rating from ‘weak and/or inconsistent evidence’ to ‘very strong and/or consistent evidence’. We identified a significant nonlinear relationship between PM 2.5 exposure and dementia, with a minimum 14% increased risk averaged across PM 2.5 levels between 4.5 and 26.9 µg m −3 (the 15th to 85th percentile exposure range across included studies), relative to a reference of 2.0 µg m −3 ( n = 49, ROS = 0.13, two stars). We found a significant association of PM 2.5 with Alzheimer’s disease ( n = 12, ROS = 0.32, three stars) but not with vascular dementia. Our findings highlight the potential impact of air pollution on brain aging.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle