MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413103187 · doi:10.1016/j.jvsvi.2025.100281

A systematic review and meta-analysis of time-sensitive exposure to particulate matter 2.5 and risk of aortic disease

2025· review· en· W4413103187 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Hamzah, Rida Zakar, Georges Jreij, Fatima Al-Maaz, Julien Sfeir, Michelle Cherfane

Notice bibliographique

RevueJVS-Vascular Insights · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesMeta-analysisMedicineDiseaseInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To systematically review the evidence linking air pollution exposure, particularly PM2.5, with acute and chronic aortic diseases including dissection, aneurysm formation, and rupture. Methods A literature search was conducted in August 2024 across Pubmed, Web of Science, Cochrane Library, and ProQuest Central, in accordance with PRISMA guidelines. Inclusion criteria comprised observational, interventional, cross-sectional, and ecological human studies that examined the association between air pollution and aortic disease and reported risk estimates with 95% confidence intervals. Eight studies were included after screening 1,935 articles. Quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Three studies reporting relative risks for acute aortic dissection associated with short-term PM2.5 exposure on lag days 0-2 were selected for a meta-analysis. Using a random-effects model with restricted maximum likelihood (REML), pooled log-transformed RRs and 95% confidence intervals were calculated. Heterogeneity was assessed via I 2 statistic and Cochran's Q test. Results A total of 931,537 patients were represented. A random-effects meta-analysis of three studies examining same-day (lag 0) PM2.5 exposure and acute aortic dissection showed a significant association (RR = 1.12, 95% CI: 1.10–1.15; p < .0001), with moderate heterogeneity (I 2 = 35.2%). On lag day 1, the association remained significant (RR = 1.10, 95% CI: 1.03–1.18; p=.0068), though substantial heterogeneity was observed (I 2 = 88.3%). By lag day 2, the association was no longer statistically significant (RR = 1.06, 95% CI: 0.94–1.19; p=.32), and heterogeneity remained high (I 2 = 90.3%). Three studies assessed chronic PM2.5 exposure and found significant associations with abdominal aortic aneurysm formation (HR = 1.21, 95% CI: 1.16–1.27), rupture (RR = 1.9, 95% CI: 1.42–2.10), and hospital admissions due to thoracic abdominal aneurysms (RR = 1.301, 95% CI: 1.280–1.310). Conclusions Consistent findings across studies indicate that both acute and chronic PM2.5 exposure are associated with increased risks of acute aortic dissection and aneurysmal disease. PM2.5 may be a modifiable environmental risk factor for aortic pathology, highlighting the need for future mechanistic and longitudinal investigations.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,034
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJVS-Vascular InsightsMême sujetAir Quality and Health ImpactsTravaux en français237 207