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Enregistrement W7008173009

Association of Air and Noise Pollution with Unprovoked Seizures and New-Onset Epilepsy

2024· article· en· W7008173009 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir pollutionEpilepsyNitrogen dioxideNoise pollutionParticulatesPollutionAssociation (psychology)Noise (video)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air and noise pollution have been associated with the onset and symptoms of many health conditions, but its association with unprovoked seizures and new-onset epilepsy is unclear. The objectives of this thesis were to: (1) synthesize the literature examining associations between short- and long-term exposure to outdoor air and noise pollution and the risk of unprovoked seizures and new-onset epilepsy; and estimate the risk of new-onset epilepsy associated with long-term outdoor exposure to (2) fine particulate matter (PM2.5), nitrogen dioxide (NO2), and ground-level ozone (O3), and (3) road traffic noise. We addressed Objective 1 using a systematic review and meta-analysis, including observational and ecological studies assessing the associations of air and noise pollution with unprovoked seizures and new-onset epilepsy. We addressed Objectives 2 and 3 using population-based nested case-control studies, including adults residing in Ontario as of January 1, 2010, without a history of epilepsy. Air and noise pollution were measured using three-year averages of the annual average PM2.5, NO2, and O3 concentrations, and the 8-hour nighttime, 16-hour daytime, and 24-hour road traffic noise levels, at the participant’s residence. We included only one study in the systematic review and meta-analysis that estimated the association of air pollution with new-onset epilepsy. No studies estimated the associations of noise pollution with either unprovoked seizures or new-onset epilepsy. We included 16 studies of the association of air pollution with unprovoked seizures, eight of which were synthesized quantitatively. We found that short-term exposure to O3 may reduce the risk of unprovoked seizures, and short-term exposure to NO2 and carbon monoxide may increase this risk. When estimating the association of air pollution with new-onset epilepsy, we found positive associations for O3 and PM2.5, and a negative association for NO2. When estimating the association of road traffic noise with new-onset epilepsy, we found positive but statistically insignificant associations with the 8-hour nighttime and 24-hour daytime estimates. Although additional research is needed, these findings indicate that air and noise pollution may be potential interventional targets to prevent the onset of epilepsy and improve patient quality of life.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,007
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,243 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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