Within-city spatial variations of novel air pollution exposure metrics and their relationship with cardiovascular mortality and brain cancer incidence in the Canadian urban environment
Notice bibliographique
Résumé
La pollution de l'air extérieur, y compris la pollution atmosphérique par les particules fines (PM2,5), contribue à une gamme d'effets néfastes sur la santé. Cependant, la méthode standard de mesure des expositions à la pollution atmosphérique particulaire en tant que concentration massique a des limites. Récemment, des mesures émergentes ont été développées qui tiennent compte de la composition et de la toxicité des particules. L'objectif général de cette thèse était de décrire les variations spatiales intra-urbaines des mesures nouvellement développées de la composition et de la toxicité des particules (y compris de multiples mesures du potentiel oxydatif des particules ainsi qu'une mesure de l'exposition aux nanoparticules de magnétite liées à la combustion) dans les zones urbaines canadiennes et d'évaluer leurs effets sur les résultats de santé à long terme. Pour atteindre cet objectif, nous avons rempli trois objectifs qui constituent le corps de cette thèse manuscrite.Dans l'objectif 1, nous avons mené des campagnes de surveillance sur nombreux sites à Montréal et Toronto, au Canada, pour collecter des données sur les polluants et développer des modèles de régression de l'utilisation des terres pour prédire les distributions spatiales du potentiel oxydatif des PM2,5, la production d'espèces réactives de l'oxygène et nanoparticules de magnétite. Nous avons utilisé des modèles de régression lasso avec des caractéristiques d'utilisation des terres pour prédire les mesures de polluants à des points non observés. Nous avons observé une grande variabilité spatiale des mesures dans chaque ville par rapport à la concentration massique de PM2,5. Des modèles de régression multivariés de l'utilisation des terres ont prédit des concentrations élevées de potentiel oxydatif, de génération d'espèces réactives de l'oxygène et de magnétite autour des autoroutes, des voies ferrées et des intersections routières.Dans l'objectif 2, nous avons appliqué les estimations d'exposition obtenues dans l'objectif 1 pour déterminer comment le potentiel oxydatif et la capacité des particules à générer des espèces réactives de l'oxygène (ROS) peuvent modifier la relation entre l'exposition à long terme aux gaz oxydants et la mortalité cardiovasculaire. Nous avons réalisé une étude de cohorte rétrospective des participants qui vivaient à Toronto ou à Montréal. Nous avons utilisé des modèles de risques proportionnels de Cox pour estimer les associations entre les concentrations extérieures de gaz oxydants (Ox) et les décès cardiovasculaires. Des analyses ont été effectuées sur les strates du potentiel oxydatif des PM2,5 et des concentrations de ROS. Nous avons observé que les variations spatiales du Ox étaient associées à un risque accru de mortalité cardiovasculaire (HR pour 5 ppb = 1,028, IC à 95 % : 1,001, 1,055). L'effet d'Ox sur la mortalité cardiovasculaire était plus fort au-dessus de la médiane de chaque mesure du potentiel oxydatif et de la concentration de ROS.Dans l'objectif 3, nous avons réalisé une étude de cohorte pour estimer les associations entre l'exposition à long terme aux nanoparticules de magnétite dans les PM2,5 et l'incidence du cancer du cerveau. Des modèles à risques proportionnels de Cox ont été utilisés pour estimer l'association entre l'exposition aux nanoparticules de magnétite dans les PM2,5 extérieures et l'incidence du cancer du cerveau à Montréal et à Toronto. Nous n'avons trouvé aucune relation significative entre l'exposition aux particules de magnétite et l'incidence des tumeurs cérébrales malignes (HR par IQR = 0,998, IC à 95 % : 0,988, 1,009). De plus, nous n'avons trouvé aucun effet significatif des PM2,5 ou du NO2 sur l'incidence du cancer du cerveau. Dans l'ensemble, ces résultats démontrent la variabilité spatiale de plusieurs mesures émergentes de la pollution atmosphérique particulaire dans l'environnement urbain canadien
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».