Assessment of urbanization, air pollution and water pollution as environmental risk factors of amyotrophic lateral sclerosis in New Brunswick
Notice bibliographique
Résumé
Background: Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a rare neurological disease resulting in progressive loss of voluntary muscle control. While genetic factors have been identified, the role of environmental influence in ALS development remains uncertain. Thus, we created a robust database from multiple sources to investigate the association between long-term exposure at place of residence to various local climate zones (urbanization), air pollutants, and proximity to water bodies with indicators of run-off sources and the development of ALS. Methods: A matched case-control study was conducted in New Brunswick (NB), Canada from January 2003 to February 2021. ALS cases were individually matched with respect to sex and year of birth with four randomly selected controls. Study population included 304 ALS patients and 1207 controls with their historical postal codes from the NB Citizen Database linked to spatial environmental datasets from the Canadian Urban Environmental Health Research Consortium to compare their environmental exposures prior to onset via conditional logistic regression models. Results: For urbanization, odds of ALS were not significantly associated with the local climate zone classification categories, nor for exposure to greenness, in the adjusted regression models. For air pollution, odds of ALS were significantly associated with increased SO2 exposure (Odds ratio, 95% confidence interval = 1.23, 1.02-1.47, per 0.14 ppb increase of SO2) in adjusted models, but not associated with the other studied air pollutants. For water pollution, the final fitted models suggested no association between proximity to water bodies with indicators of potential run-off sources and the development of ALS. Conclusions: Greater exposure to SO2, even at intensities below the Canadian Ambient Air Quality Standards green management levels, was associated with an increased risk of developing ALS. Further studies addressing replicating these results and addressing limitations of this study are needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».