Effects of outdoor air pollution on vitamin D status and public health
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».