Greenspace, air pollution, and respiratory health outcomes: A systematic review of cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Exposure to greenspace is associated with improved health outcomes, with proposed mechanisms including improved local air quality and health effects that reduce personal susceptibility to air pollution. This systematic review synthesises cohort study evidence on whether greenspace protects against air pollution effects on respiratory-related health outcomes. We conducted a systematic review of cohort studies, searching Medline, Embase, and Scopus databases published up to December 2024. Study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. Twelve studies met the inclusion criteria, all of which were rated as “good” quality. Cohorts mostly originated from Europe, with outcomes including respiratory-related mortality, lung function, and non-infectious respiratory diseases. In general, exposure to greenspace was protective against air pollution-associated respiratory mortality, with effects more consistently detected through mediation than moderation. Residential greenspace appears to reduce the harm associated with air pollutants on respiratory health outcomes, including related mortality. The stronger association detected through mediation analysis suggests that the mechanism is through improvements in local air quality rather than the direct effects of greenspace on health to enhance individual resilience to the effects of air pollution. Highlights This systematic review investigated whether greenspace protects against respiratory health harms from air pollution We identified 12 eligible cohort studies, all rated "good" quality Results mixed but generally suggested greenspace is protective More consistent findings for mediated pathways, suggesting greenspace reduces pollution in local environment Visual Abstract:
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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 | 0,011 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».