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Enregistrement W4414648641 · doi:10.33920/med-08-2509-04

Effects of outdoor air pollution on vitamin D status and public health

2025· article· en· W4414648641 sur OpenAlexaboutno aff
В. В. Кривошеев, I. V. Kozlovsky, L. Yu. Nikitina, А. В. Федоров

Notice bibliographique

RevueSanitarnyj vrač (Sanitary Doctor) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitamin D and neurologyvitamin D deficiencyVitaminAir pollutionPublic healthPollutantPollution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air pollution has a direct impact on public health and is also accompanied by a decrease in serum vitamin D levels because airborne aerosols absorb and scatter UVB ultraviolet radiation, which is necessary for the production of vitamin D3. Due to the fact that most of the published literature sources reflect a qualitative picture of the processes, there was a need (goal) to quantify the impact of outdoor air pollution on the status of vitamin D and the state of health of the population. We carried out a correlation analysis of the dependence of the prevalence of vitamin D deficiency on the average annual concentration of pollutants (PM2.5, PM10 and NO2), as well as the dependencies of the DALY indicator and mortality associated with the environment on the prevalence of deficiency vitamin D in Europe, the USA and Canada. The main characteristics of the studied population (n=4,369,222), which included healthy, non-pregnant representatives of the Caucasian race (mean value ± standard deviation): age 43.4±26.4 years; serum 25 (OH) D concentration 25.5 ± 9.0 ng / mL; prevalence: vitamin D deficiency (25 (OH) D <20 ng / mL) 55.5 ± 11.7 %; insufficient vitamin D levels (25 (OH) D = 20‑29 ng / ml) 21.8 ± 1.6 %; sufficient vitamin D levels (25 (OH) D ≥30 ng / ml) 22.7 ± 11.2 %; body mass index 26.2 ± 4.6 kg / m2. Statistical studies suggest that air pollution in the range of real concentrations significantly increases the prevalence of vitamin D deficiency in Europe, the United States and Canada. With an increase in PM2.5 concentration by 10 μg / m3, the prevalence of vitamin D deficiency increases by 14.2 %, with an increase in PM10 concentration by 10 μg / m3, the prevalence of vitamin D deficiency increases by 11.2 %, with an increase in NO2 concentration by 10 μg / m3 the prevalence of vitamin D deficiency increases by 10.98 %. In turn, the increasing prevalence of vitamin D deficiency leads to an increase in the burden of DALY morbidity and environment-related mor tality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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