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Étudiez sur des effets à long terme de la pollution de l'air sur les résultats COVID-19

Plusieurs études dans le passé ont évalué le choc de la pollution de l'air sur la mortalité de la maladie 2019 de coronavirus (COVID-19) dans un pays unique. Un tourillon récent d'étude spatiale et Spatio-temporelle d'épidémiologie a employé un modèle écologique spatial comprenant le Canada, l'Italie, l'Angleterre, et les Etats-Unis pour vérifier le risque d'infection du coronavirus 2 de syndrôme respiratoire aigu sévère (SARS-CoV-2) par l'autocorrélation spatial résiduel après la représentation des covariates.

Étude : Exposition à long terme à la pollution de l'air et à l'incidence COVID-19 : Une étude multinational. Crédit d'image : BLACKDAY/Shutterstock.com

Au sujet de l'étude

Dans l'étude actuelle, on l'a présumé que les gens exposés à la pollution de l'air élevée ont pendant longtemps les défenses naturelles réduites aux infections respiratoires, qui les rend plus susceptibles de COVID-19. Pour chaque pays, les chercheurs ont vérifié les effets de l'exposition moyenne à long terme aux particules qui ont un diamètre de moins de 2,5 micromètres (μm) (P.M.2.5) et de dioxyde d'azote (NON2) pour déterminer si ces facteurs augmentent l'incidence de COVID-19.

À cet effet, les chercheurs ont établi une comparaison des contrastes géographiques dans la pollution de l'air et des taux d'incidence en travers de petits endroits aussi bien. L'étude tient compte des facteurs de confusion de potentiel tels que l'incidence du cancer de poumon comme proxy pour le fumage et le taux de chômage.

L'étude actuelle a utilisé trois méthodes différentes. D'abord, l'interpolation de pollution de l'air, qui est un modèle geostatistical pour AUCUNE2 surveillance de 517 stations au sol aux États-Unis. En second lieu, le modèle de l'incidence COVID-19 a été employé pour estimer le choc de la pollution de l'air sur les cas COVID-19 dans de petits endroits. Troisièmement, une méthode imputable de fraction (PAF) de population pour mesurer le choc combiné du P.M.2.5 et du NON2 sur les incidences COVID-19.

Résultats des effets spatiaux de distribution et de pollution de l'air

Les résultats spatiaux de distribution ont estimé que le taux d'incidence normalisé pour chaque 100.000 personnes aux États-Unis est beaucoup plus élevé que dans d'autres pays. En fait, ce pays est aussi élevé qu'un quart de sa population dans quelques pays.

Les résultats spatiaux de distribution du Canada indiquent que ce pays a été extrêmement couronné de succès en réglant COVID-19, avec le taux d'incidence normalisé le plus élevé étant environ 1.500. On a estimé que le taux d'incidence normalisé dans les provinces italiennes du nord est assez élevé et est environ 3.000 avec une forte probabilité. De même, les provinces du nord-ouest de l'Angleterre ont une probabilité élevée d'exceedance, alors que le taux d'incidence normalisé dans les autorités locales de supérieur-rangée est proche de 5.000.

Résultats intermittents

N'importe quelle relation entre l'incidence COVID-19 et l'exposition à long terme au P.M.2.5 et AUCUN2 s'est avérée intermittente en travers de chacun des quatre pays examinés en cet article.

L'analyse prouve qu'une 1 augmentation-3 de μgm de l'exposition à long terme au P.M.2.5 a augmenté le taux d'incidence COVID-19 aux États-Unis à 12,6%, alors qu'elle augmentait seulement modérément en l'Italie et Angleterre à 0,5% et à 2,9%, respectivement. Au Canada, il y a de preuve d'une action protectrice du P.M.2.5, qui est vraisemblablement dû aux éditions spatiales de confusion entre les variables explicatives et l'effet fait au hasard spatial compris dans le modèle. Toutes les découvertes sur le choc du P.M.2.5 sont également compatibles avec d'autres études récentes.

L'incohérence dans les résultats en travers des pays pourrait également être due à quelques confounders immesurés qui sont marqués avec la qualité de l'air. Les États-Unis, par exemple, sont véhicule-dépendants que les trois autres pays ; par conséquent, le P.M.2.5 pourrait plus fortement être marqué avec la mobilité aux États-Unis. Si la mobilité est considérée en tant que facteur prédictif intense de la prévalence COVID-19, la défaillance de régler à elle comme covariate modèle pourrait influencer la relation impliquée de COVID-19/2.5 P.M. aux États-Unis plus fortement que les autres pays.

Toutes les études écologiques sont par nature limitées, car les covariates se rapportent à des caractéristiques endroit endroit et non niveau individuel. D'ailleurs, les mesures endroit endroit ne sont pas des proxys fiables pour des expositions niveau individuel, car les personnes dans une région sont hétérogènes et l'erreur écologique peut se produire quand il y a des dépendances et des interactions au niveau individuel.

Par conséquent, dans chacun des quatre pays, la relation entre les expositions niveau individuel et endroit endroit, ainsi que les valeurs mesurées des expositions endroit endroit, étaient différente. Les caractéristiques des États-Unis obtenues à partir de ses 3.108 comtés fournissent des informations spatiales plus de haute résolution par rapport aux caractéristiques de 93-149 régions dans les autres trois pays.

Conclusion

Prises ensemble, les découvertes de l'étude actuelle expliquent et mettent l'accent sur l'importance de reproduire des analyses spatiales en travers des pays multiples. En outre, car les outils de plus en plus deviennent procurables, les caractéristiques spatiales de management sur des résultats de santé et les expositions deviendront plus simples.

Les chercheurs sont toujours pendant la phase de création de modèles pour des analyses en tant que ceci ; pour cette raison, avant qu'une méthodologie couramment reçue soit convenue, des résultats de plusieurs formulations modèles attentivement de ressemblance avec différents confounders devront être employés et s'analysés. Ceci aidera à éluder n'importe quelle polarisation inhérente possible vers des résultats positifs.

Journal reference:
Susha Cheriyedath

Written by

Susha Cheriyedath

Susha has a Bachelor of Science (B.Sc.) degree in Chemistry and Master of Science (M.Sc) degree in Biochemistry from the University of Calicut, India. She always had a keen interest in medical and health science. As part of her masters degree, she specialized in Biochemistry, with an emphasis on Microbiology, Physiology, Biotechnology, and Nutrition. In her spare time, she loves to cook up a storm in the kitchen with her super-messy baking experiments.

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