Long-Term Exposure to Traffic-Related Air Pollution and the Risk of Coronary Heart Disease Hospitalization and Mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidemiologic studies have demonstrated that exposure to road traffic is associated with adverse cardiovascular outcomes. OBJECTIVES: We aimed to identify specific traffic-related air pollutants that are associated with the risk of coronary heart disease (CHD) morbidity and mortality to support evidence-based environmental policy making. METHODS: This population-based cohort study included a 5-year exposure period and a 4-year follow-up period. All residents 45–85 years of age who resided in Metropolitan Vancouver during the exposure period and without known CHD at baseline were included in this study (n = 452,735). Individual exposures to traffic-related air pollutants including black carbon, fine particles [aerodynamic diameter ≤ 2.5 μm (PM₂.₅)], nitrogen dioxide (NO₂), and nitric oxide were estimated at residences of the subjects using land-use regression models and integrating changes in residences during the exposure period. CHD hospitalizations and deaths during the follow-up period were identified from provincial hospitalization and death registration records. RESULTS: An interquartile range elevation in the average concentration of black carbon (0.94 × 10-⁵/m filter absorbance, equivalent to approximately 0.8 μg/m³ elemental carbon) was associated with a 3% increase in CHD hospitalization (95% confidence interval, 1–5%) and a 6% increase in CHD mortality (3–9%) after adjusting for age, sex, preexisting comorbidity, neighborhood socioeconomic status, and copollutants (PM₂.₅ and NO₂). There were clear linear exposure–response relationships between black carbon and coronary events. CONCLUSIONS: Long-term exposure to traffic-related fine particulate air pollution, indicated by black carbon, may partly explain the observed associations between exposure to road traffic and adverse cardiovascular outcomes.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».