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Enregistrement W4410276562 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a7208

The Impact of Neighborhood Material and Social Disadvantage on Respiratory Health Across Canada

2025· article· en· W4410276562 sur OpenAlexaffabout
M Donaldson, X. Li, Dany Doiron, G.C. Goobie, Jean Bourbeau, W.C. Tan, Miranda Kirby, Michael K. Stickland, Dennis Jensen, Janice M. Leung

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSt. Paul's HospitalToronto Metropolitan UniversityMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDisadvantageEnvironmental healthSocial determinants of healthPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale: While inhalational exposures and genetic predisposition confer an increased risk of lung diseases, less is known about the socioeconomic determinants of respiratory health. Both material and social disadvantages experienced at the neighborhood level may conceivably contribute to poor lung health outcomes. We aimed to quantify the impact of neighborhood disadvantage on lung function, exercise capacity, and respiratory symptoms in a general population cohort. Methods: Participants were enrolled in the Canadian Cohort Obstructive Lung Disease (CanCOLD) study and followed for three years with repeat pulmonary function, cardiopulmonary exercise testing, and assessment of respiratory symptoms using the St. George's Respiratory Questionnaire (SGRQ). The Material and Social Deprivation Index (MSDI) was used as a measure of neighborhood disadvantage, with the cohort separated into five groups (C1 to C5, with C1 representing the least materially and socially disadvantaged and C5 representing the most). Multivariable linear regression models were used to quantify the association between MSDI groups and baseline pulmonary function (post-bronchodilator FEV1/FVC, FEV1 and FVC %predicted), peak exercise capacity (V'O2 [mL/kg/min], V'O2 %predicted), ventilatory response to exercise (nadir V'E/V'CO2), and SGRQ score adjusting for possible covariates such as age, sex, height, weight, race, cigarette and cannabis smoking. We also used multivariable linear regression models to assess the association between MSDI group and rate of FEV1 and FVC change from baseline to 36 months. Results: There were 1,449 participants with baseline MSDI enrolled. Compared to those in the least disadvantaged neighborhoods, individuals living in the most disadvantaged neighborhoods were younger (median age 65 vs. 67 years), more likely to be of non-White race (9% vs. 3%), and more likely to currently smoke cigarettes (32% vs. 6%) or cannabis (12% vs. 4%). Compared to the least disadvantaged, the most disadvantaged had lower FEV1/FVC (p=0.002), FEV1 %predicted (p<0.001), FVC %predicted (p=0.006), peak V'O2 in ml/kg/min and %predicted (both p<0.001), higher exercise ventilatory inefficiency as measured by nadir V'E/V'CO2 (p<0.001), and worse SGRQ scores (p=0.002) (Table 1). The most disadvantaged also had faster decline of FEV1 (p=0.035) and FVC (p=0.029) compared to the least disadvantaged. Conclusions: Living in the most materially and socially disadvantaged neighborhoods has a detrimental impact on lung function and its decline, exercise capacity, and respiratory symptoms in older Canadians. This may indicate that these individuals are at greater risk for developing chronic lung diseases over time. Increased screening of individuals living in disadvantaged neighborhoods may be warranted for lung disease prevention and treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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