Systemic Autoimmune Rheumatic Disease Risk: Association With Long‐Term Exposure to Fine Particulate Matter
Notice bibliographique
Résumé
Objective Fine particulate matter (PM 2.5 ) is a possible trigger of systemic autoimmune rheumatic diseases (SARDs). We investigated SARDs risk related to long‐term exposure to PM 2.5 and its components (ammonium, black carbon, mineral dust, sea salt, nitrate, sulfate, organic matter), the composition of which may affect toxicity. Methods We assembled an open cohort of Quebec adults (without SARDs) using administrative health data from April 2000 to December 2019. Our SARD case definition included physician billing and hospitalization diagnostic codes for systemic lupus, dermatomyositis, systemic sclerosis, Sjögren disease, and undifferentiated connective tissue disease. Estimates of mean annual PM 2.5 and its components were available from modeling using satellite aerosol optical depth images and ground‐based observations. Exposures were assigned to each resident based on six‐character postal codes, updated over time. Cox models (adjusted for age, sex, year, socioeconomic status, Local Service Network, and urban/rural region) generated hazard ratios (HRs) for PM 2.5 and its seven components. Quantile‐based g‐computational models with similar adjustments were used to estimate marginal HRs for the mixture of PM 2.5 components. Results We studied 7,482,397 Quebec residents. Over 98,039,305 person‐years, 55,267 SARDs cases were identified. Using quantile g‐computational models, the adjusted SARDs HR for a one‐decile increase in PM 2.5 components was 1.01 (95% confidence interval 1.00–1.02). Among the seven components, ammonium contributed most to SARDs risk. Conclusion This large general population cohort study suggests that ambient PM 2.5 (and ammonium in particular) may be associated with SARDs incidence.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».