Air pollution and cognitive function: the potential protective effect of physical activity
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) may mitigate pollution‐related cognitive decline while concurrently increasing individuals’ exposure to harmful pollutants. Data were obtained from the 2018 China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS), comprising 17,734 participants aged 45 years or older. Information regarding particulate matter (PM 1 , PM 2.5 , and PM 10 ), nitrogen dioxide (NO 2 ), sulfur dioxide (SO 2 ) and ozone (O 3 ) was sourced from the China High Air Pollutants (CHAP) database. The assessment of cognitive function was carried out following the approach utilized in the Health and Retirement Study (HRS). The impact of air pollutants on cognitive function was estimated using the two-stage least squares method, with the ventilation coefficient serving as an instrumental variable. The results indicated that all air pollutants were significantly associated with cognitive function. An interquartile range (IQR) increase in PM 1 , PM 2.5 , PM 10 , NO 2 , SO 2 , and O 3 corresponded to decreases in cognitive function of −0.45 (95% CI: −0.76, −0.13), −0.43 (95% CI: −0.74, −0.13), −0.53 (95% CI: −0.90, −0.16), −0.57 (95% CI: −0.96, −0.17), −0.47 (95% CI: −0.80, −0.14), and −1.06 (95% CI: −1.81, −0.31), respectively. Further stratified analyses revealed that higher levels of PA significantly moderated the association between air pollution and cognitive function, suggesting a potential protective effect. The level of PA was found to modify this association of pollution and cognitive function, with higher PA levels seemingly alleviating the adverse cognitive effects of air pollution. These findings underscore the importance of policies that simultaneously target pollution reduction and promote PA to safeguard cognitive health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».