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Enregistrement W6923715402 · doi:10.14288/1.0305740

Risk estimates of mortality attributed to low concentrations of ambient fine particulate matter in the Canadian community health survey cohort

2017· article· en· W6923715402 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfoundingProportional hazards modelCohort studyHazard ratioCohortBody mass indexProspective cohort studyRisk assessmentHazard

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Understanding the shape of the relationship between long-term exposure to ambient fine particulate matter (PM₂.₅) concentrations and health risks is critical for health impact and risk assessment. Studies evaluating the health risks of exposure to low concentrations of PM₂.₅ are limited. Further, many existing studies lack individual-level information on potentially important behavioural confounding factors. Methods: A prospective cohort study was conducted among a subset of participants in a cohort that linked respondents of the Canadian Community Health Survey to mortality (n = 299,500) with satellite-derived ambient PM₂.₅ estimates. Participants enrolled between 2000 and 2008 were followed to date of death or December 31, 2011. Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios (HRs) for mortality attributed to PM₂.₅ exposure, adjusted for individual-level and contextual covariates, including smoking behaviour and body mass index (BMI). Results: Approximately 26,300 non-accidental deaths, of which 32.5 % were due to circulatory disease and 9.1 % were due to respiratory disease, occurred during the follow-up period. Ambient PM₂.₅ exposures were relatively low (mean = 6.3 μg/m³), yet each 10 μg/m³ increase in exposure was associated with increased risks of non-accidental (HR = 1.26; 95 % CI: 1.19-1.34), circulatory disease (HR = 1.19; 95 % CI: 1.07–1.31), and respiratory disease mortality (HR = 1.52; 95 % CI: 1.26–1.84) in fully adjusted models. Higher hazard ratios were observed for respiratory mortality among respondents who never smoked (HR = 1.97; 95 % CI: 1.24–3.13 vs. HR = 1.45; 95 % CI: 1.17–1.79 for ever smokers), and among obese (BMI ≥ 30) respondents (HR = 1.76; 95 % CI: 1.15-2.69 vs. HR = 1.41; 95 % CI: 1.04–1.91 for normal weight respondents), though differences between groups were not statistically significant. A threshold analysis for non-accidental mortality estimated a threshold concentration of 0 μg/m³ (+95 % CI = 4.5 μg/m³). Conclusions: Increased risks of non-accidental, circulatory, and respiratory mortality were observed even at very low concentrations of ambient PM₂.₅. HRs were generally greater than most literature values, and adjusting for behavioural covariates served to reduce HR estimates slightly.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,275 · 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
Publié2017
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