Air pollution and long COVID: association with pulmonary function and radiological abnormalities 3–15 months post-COVID
Notice bibliographique
Résumé
While studies have examined associations between air pollution and subjective long COVID outcomes such as fatigue and symptoms, no studies have focused on objective lung health measures. This study aimed to assess the impact of air pollution, examined through different exposure methods (exposures assigned via geospatial model, versus residential and personal measurements) on pulmonary function and radiological abnormalities in long COVID patients. We recruited 95 patients who attended a hospital outpatient clinic 3-6 months post-infection, during which pulmonary function was assessed via spirometry (FEV1,FVC,FEV1/FVC ratio) and diffusion capacity for carbon monoxide (DLCO), along with a chest CT. Of these, 38 patients with abnormalities in one of the assessed modalities returned for a follow-up visit approximately nine months later. Ambient levels of PM 2.5 , PM 10 , NO 2 , and O 3 was assigned using land-use regression models, while residential and personal PM 2.5 measurements were collected between the hospital visits in the participants' home environments. No associations were found between residential (assigned or measured) air pollution exposure and pulmonary function or radiological abnormalities at the first visit. Pulmonary function also typically improved between the first and second visit. However, an association between personal exposure and CT abnormalities was observed. A one IQR(12.3 μg/m 3 ) increase in personal PM 2.5 significantly increased the risk of airway abnormalities during the follow-up visit (adjusted OR:3.35, 95%CI:1.03,14.63), particularly mosaic patterns (OR:5.74, 95%CI:1.43,40.62). These findings add to evidence of exposure to air pollution playing a role in long COVID and call for mitigation measures to improve air quality.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».