Investigating Syndemic Effects of Air Pollution and Physical Inactivity on Cognitive Decline in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has independently associated air pollution and physical inactivity with increased mortality and morbidity. There is an ongoing debate about whether those factors interact to cause an even higher burden, suggesting potential syndemics. This study aimed to estimate the interaction between air pollution and physical inactivity on cognitive decline in older adults. METHODS: The study utilized the Northern Ireland Cohort for the Longitudinal Study of Ageing. The outcome was a ≥3 points decline in the Mini-Mental State Examination score between 2 cohort waves. Exposures were annual mean particulate matter smaller than 2.5 μm (PM2.5) in a 1-km buffer around participants' residences estimated based on national monitoring and self-reported recreational moderate to vigorous physical activity (MVPA) minutes per week. Logistic regression models were used to estimate additive and multiplicative interactions between exposures adjusting for confounders. RESULTS: Among 2836 participants, 137 (4.8%) had cognitive decline between waves. The median PM2.5 was 6.6 μg/m3 (interquartile range: 5.6-7.6), and 50% reported no MVPA in a week (interquartile range: 0-251.2). Models indicated additive (relative excess risk due to interaction = 0.63; 95% CI, -0.98 to 2.24) and multiplicative (synergy factor = 1.76; 95% CI, 0.84 to 3.72) interactions between high PM2.5 and low MVPA on the risk of cognitive decline; however, estimates were not precise. CONCLUSIONS: This study presents a novel quantitative investigation of a potential syndemic focusing on a less-explored outcome of cognitive decline. However, outcome and exposure measurements limited the certainty of our findings. Future studies should include areas with higher variation in air pollution and use more granular exposure and sensitive outcome measures.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».