Long-term exposure to outdoor fine particulate and physical activity with mortality and cardiovascular events: an analysis of the Prospective Urban Rural Epidemiology (PURE)-China cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Long-term exposure to PM2.5 and low physical activity are independently associated with an increased risk of cardiovascular disease (CVD). However, there is limited research investigating the combined effects of PM2.5 exposure and physical activity on CVD risk. This study aims to explore these interactions related to CVD and mortality. Methods: We analysed data from the PURE-China cohort, including 39,970 adults aged 35-70 years, with a median follow-up of 11.9 years. PM2.5 exposure was estimated using a Bayesian hierarchical model. Physical activity was quantified using metabolic equivalent task (MET)-minutes per week. The primary outcome was a composite of all-cause mortality and major cardiovascular events. Cox frailty models and restricted cubic splines were used to assess associations. Interaction effects were evaluated using measures of multiplicative and additive interaction, including the relative excess risk due to interaction (RERI) and the proportion attributable to interaction (AP). Findings: ). In low-exposure areas, higher total physical activity significantly reduced the risk of composite outcome (HR: 0.84, 95% CI: 0.73-0.97, p trend = 0.012) and major cardiovascular events (HR: 0.80, 0.67-0.95, p trend = 0.022). However, in high-exposure regions, physical activity showed no protective effect for the composite outcome (HR: 0.97, 0.85-1.09, p trend = 0.551) and major cardiovascular events (HR: 0.98, 0.85-1.13, p trend = 0.864). Higher non-recreational physical activity reduced the risks of composite outcome and major CVD in low-exposure areas but provided no benefit in high-exposure regions (p interaction = 0.011, 0.024, respectively). Significant antagonistic interaction was observed between high PM2.5 exposure and low non-recreational physical activity for the composite outcome (RERI: -0.215, 95% CI: -0.406 to -0.024; AP: -0.155, 95% CI: -0.294 to -0.017). Interpretation: Long-term exposure to high PM2.5 concentrations diminishes the cardiovascular benefits of physical activity, particularly non-recreational activities. These findings underscore the need for tailored physical activity guidelines and air quality interventions in heavily polluted regions to maximize public health benefits. Funding: Funding sources are listed at the end of the Article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».