Estimating the relationship between environmental exposures and acute exacerbations of COPD and exacerbation-like respiratory events
Bibliographic record
Abstract
Contexte: La maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC) est une affection pulmonaire courante caractérisée par un essoufflement chronique. Ces patients peuvent développer des crises soudaines appelées exacerbations aiguës, la cause la plus fréquente d'admission à l'hôpital au Canada. Bien que les infections soient traditionnellement considérées comme la principale cause de ces épisodes, des causes non infectieuses telles que l'augmentation relative de la concentration de la pollution atmosphérique et les conditions météorologiques pourraient jouer un rôle cliniquement important.Objectifs: Estimer la relation entre les expositions à court terme à la pollution de l'air et les « événements de type exacerbation » en utilisant des modèles à polluant(s) unique et multiples chez les personnes atteintes de MPOC légère-modérée à partir d'un échantillon de population, durant les saisons chaudes et froides.Méthodes: Entre le 1er juillet 2012 et le 31 décembre 2019, les « exacerbation-like events » (ELE – Basé sur symptômes (ELE-s): ≥1 de dyspnée/volume de l'expectoration/purulence pendant ≥48h ; Basé sur événements (ELE-e): Basé sur symptômes plus nécessitant soit des antibiotiques/corticostéroïdes, soit un recours aux soins) ont été collectés de manière prospective chez les participants diagnostiqués avec une MPOC par spirométrie dans 9 villes canadiennes au sein de l’étude Canadian Cohort Obstructive Lung Disease (CanCOLD). Les estimations de pollution quotidienne de dioxyde d'azote (NO2), de particules fines (PM2,5) et d'ozone (O3) ainsi que la température moyenne quotidienne (Temp.) et l'humidité relative (HR) ont été obtenues. Un plan d'échantillonnage croisé a été utilisé pour comparer les concentrations de polluants sur 24 heures de la période de risque (jour 0 de l'événement) avec celles de 3-4 périodes de contrôle correspondantes en utilisant une approche stratifiée dans le temps. Les décalages des périodes de risque et de contrôle (jours -1 à -6) ont également été comparés. Les ELE rappelés depuis ≤4 mois ont été inclus. Toutes les données ont été dichotomisées en saisons « chaudes » (mai-octobre) et « froides » (novembre-avril). Les rapports de cotes et leurs intervalles de confiance à 95% [IC95%] ont été estimés au moyen d'une équation d'estimation généralisée basée sur une distribution binaire avec lien logit et déclaration répétée, en tenant compte des corrélations intra-sujet des mesures répétées. L'analyse primaire a consisté à ajuster des modèles à un seul polluant, non ajustés (non.) et ajustés (aj.) pour Temp. et HR. Les analyses secondaires (toutes ajustées pour Temp. et HR) ont impliqué l'ajustement de modèles à deux polluants, ainsi que des analyses séparées par i) le sexe et ii) la gravité de maladie. Dans les analyses de sensibilité, les analyses primaires ont été répétées en utilisant tous les ELE. Les résultats inclus dans cet ouvrage sont limités à l'analyse primaire.Résultats: Les analyses ont été effectuées sur 449 participants CanCOLD MPOC à la fin de l'étude, avec 1400 ELE-s et 841 ELE-e. Les estimations globales moyennes (et IQR) des polluants de l'air pendant les saisons chaudes et froides étaient, respectivement : NO2 : 9,51(7,3), 13,9(10,27)ppb ; PM2,5 : 6,78(4,47), 7,01(4,85)μg/m3 ; et O3 : 20,08(11,77), 19,64(14,33)ppb. Des associations positives sont rapportés (P<0,05) dans la saison froide entre PM2,5 et les ELE-s sur le jour -1 (non. 1,07 [1,01, 1,13], aj. 1,09 [1,02, 1,16]), et dans la saison chaude entre le NO2 et les ELE-s sur le jour -3 (aj. 1,08 [1,00, 1,17]). Une association négative (P<0,05) a été observée entre O3 et les ELE-s dans la saison chaude le jour -3 (aj. 0,81 [0,66, 0,99]).Conclusion: L'exposition aux polluants NO2 (saison froide) et PM2,5 (saison chaude) a été associée à une probabilité accrue d'ELE dans les 72 heures avant l'événement. Ces résultats remettent en question la compréhension conventionnelle des précipitants des événements respiratoires aigus dans la MPOC
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".