Long-Term Exposure to PM2.5 and Ozone and Acute Respiratory Infections Risk: A Community-Based Prospective Cohort Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute respiratory infections (ARIs) remain a major global health concern. Although long-term air pollution exposure has been linked to ARIs, prospective evidence from community-based populations remains limited. Objective: This study aimed to quantify the burden of ARIs in the community and examine the associations between long-term exposure to particulate matter 2.5 (PM2.5) and ozone (O3) and the risks of ARIs, with additional analyses using influenza-like illness (ILI) as a more specific outcome. Methods: We conducted a prospective cohort study including 3617 residents in Shanghai, China, who were followed weekly for 1 year. Individual-level exposure to PM2.5 and O3 concentrations was estimated using high-resolution datasets. Cox proportional hazards models with shared frailty were applied to assess associations with ARIs. Exposure windows of 3, 6, 9, and 12 months were evaluated, and the optimal window was selected based on the Akaike information criterion. Effect estimates were reported per IQR increase. Dose-response relationships, subgroup analyses, and multiple sensitivity analyses were performed. Results: During 3217 person-years of follow-up, 885 ARI events were documented (0.27 per person-year). In the fully adjusted model using the 12-month exposure window, each IQR increase in PM2.5 was associated with higher risks of ARIs (hazard ratio [HR] 1.594, 95% CI 1.340-1.897), with stronger associations observed for ILI (HR 1.948, 95% CI 1.484-2.557). For O3, the corresponding HRs were 1.510 (95% CI 1.135-2.007) for ARIs, with stronger associations for ILI (HR 2.229, 95% CI 1.385-3.588). PM2.5 showed a nonlinear association with ARIs, whereas linear relationships were observed for PM2.5 with ILI and O3 with both outcomes. Evidence of effect modification was observed by age, residence, and season for PM2.5 and by season for O3. Results were robust across multiple sensitivity analyses. Conclusions: Long-term exposure to PM2.5 and O3 is associated with increased risk of ARIs, with similar associations observed for ILI. These findings highlight the importance of long-term air pollution control and targeted interventions for susceptible populations, particularly during cold seasons.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».