The strengths of this study include

The strengths of this study include the comprehensive accounting
for important differences in case management across hospitals
by using detailed clinical data on treatments within the MINAP
database and by allowing each hospital to have its own baseline
hazard. The highly spatially resolved exposure data for a wide range
of air pollutants and noise is another improvement to prior, similar
studies. We are aware of no similar study among MI survivors that
adjusted air pollution estimates for traffic noise and reported the
independent effects of noise on prognosis.
The main limitation of this study was limited statistical power
due to relatively little variation in exposure within each hospital
catchment area. There were several positive associations between
air pollutants and prognosis, even after adjusting for noise; however,
precision of the estimates was limited. Large numbers of events are required for studies of within-city variation in traffic
pollution, which even in Europe’s largest city varied little. Also, we
were not able to examine cause-specific mortality as these data
were not available in the MINAP database. Due to low numbers,
separate analyses by cause of death would have had even more
limited statistical power. Postcode centroid coordinates in MINAP
were rounded for purposes of patient confidentially, resulting in
loss of accuracy of the air pollution and noise exposure estimation
and likely bias towards the null. Complete data on residential
history of participants were not available. However, we explored
the stability of residential postcodes over time among individuals
who were re-admitted to hospital; only 5% of participants moved
between first and second admission in the database. In sensitivity
analyses we adjusted for individual-level smoking and clinical history,
which are likely to be important mediators of the relationship
between an individual’s socioeconomic position and prognosis.
Several studies have shown that area-level measures of deprivation
are more correlated with air pollution exposure than individuallevel
deprivation, thus, adjustment for area-level socioeconomic
factors can essentially remove the correlation between individuallevel
deprivation and air pollution exposure (Goodman et al., 2011;
Naess et al., 2007). Lack of data on individual-level deprivation is
therefore not likely to be an important limitation of our analysis.
Finally, we adjusted for prescribed medication at discharge, but did
not have data on drugs taken during follow-up or other secondary
prevention measures, which may have resulted in some residual
confounding.
In conclusion, these findings provide additional support that
long-term exposure to air pollution is associated with all-cause
mortality and hospital readmission for MI among MI survivors.
These associations were not fully explained by road traffic noise,
which may also have an independent effect on prognosis. There
was no evidence that primary traffic pollutants were more
strongly associated with prognosis compared to pollutants reflecting
regional or urban background. Further investigation using
very large studies enabling multi-pollutant models are required to
further identify which pollutants and sources are primarily responsible
for observed health effects.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จุดแข็งของการศึกษานี้ได้แก่บัญชีครอบคลุมความแตกต่างที่สำคัญในการจัดการกรณีในโรงพยาบาลโดยใช้รายละเอียดข้อมูลทางคลินิกในการ MINAPฐานข้อมูล และโดยให้แต่ละโรงพยาบาลจะมีพื้นฐานของตนเองอันตรายจาก แสงสูง spatially แก้ไขข้อมูลสำหรับการมลพิษทางอากาศและเสียงมีที่การปรับปรุงอื่นให้ก่อน คล้ายการศึกษา เรารับทราบถึงไม่ศึกษาคล้ายกันในหมู่ผู้รอดชีวิต MI ที่ปรับปรุงประเมินมลพิษทางอากาศสำหรับเสียงจราจร และรายงานการอิสระผลกระทบของสัญญาณรบกวนในการคาดคะเนข้อจำกัดหลักของการศึกษานี้คือ สถิติพลังงานจำกัดเนื่องจากค่อนข้างน้อยความผันแปรในค่าแสงภายในโรงพยาบาลแต่ละพื้นที่ลุ่มน้ำ มีหลายความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างมลพิษทางอากาศและการคาดคะเน หลังจากปรับสำหรับเสียง อย่างไรก็ตามความแม่นยำของการประเมินไม่ถูกจำกัด จำนวนมากของกิจกรรมจำเป็นสำหรับการศึกษาความผันแปรภายในเมืองในการจราจรมลภาวะ ซึ่งแม้แต่ในเมืองใหญ่ที่สุดของยุโรปที่แตกต่างกันเล็กน้อย นอกจากนี้ เราก็ไม่สามารถที่จะตรวจสอบเฉพาะสาเหตุตายเป็นข้อมูลเหล่านี้ไม่มีในฐานข้อมูล MINAP ได้ เนื่องจากหมายเลขที่ต่ำวิเคราะห์แยกตามสาเหตุการตายจะมีมากขึ้นพลังงานสถิติจำกัด รหัสไปรษณีย์เซนทรอยด์พิกัดใน MINAPได้ปัดเศษวัตถุประสงค์ของผู้ป่วยเป็นความลับ เป็นผลในสูญเสียความแม่นยำของการอากาศมลพิษและเสียงรบกวนประเมินค่าแสงและมีแนวโน้มรุนแรงต่อค่า null ข้อมูลที่สมบูรณ์ในที่อยู่อาศัยประวัติของผู้เข้าร่วมได้ อย่างไรก็ตาม เราสำรวจเสถียรภาพของไปรษณีย์อยู่อาศัยช่วงเวลาระหว่างบุคคลอีกครั้งที่ได้เข้าโรงพยาบาล; เพียง 5% ของผู้เข้าร่วมในการย้ายระหว่างหนึ่ง และสองเข้าในฐานข้อมูล ในความไวการวิเคราะห์ที่เราปรับบุหรี่ระดับบุคคลและประวัติทางการแพทย์ซึ่งน่าจะเป็นสารตัวกลางสำคัญของความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละตำแหน่ง socioeconomic และคาดคะเนหลายการศึกษาได้แสดงที่ตั้งระดับมาตรการการกีดกันมีมากที่มีความสัมพันธ์กับการสัมผัสมลพิษทางอากาศมากกว่า individuallevelกีดกัน ดังนั้น การปรับระดับพื้นที่ socioeconomicปัจจัยหลักสามารถลบความสัมพันธ์ระหว่าง individuallevelกีดกันและอากาศมลภาวะทางแสง (Goodman ร้อยเอ็ด 2011Naess et al. 2007) ไม่กีดกันบุคคลระดับข้อมูลดังนั้นไม่น่าจะเป็นข้อจำกัดสำคัญของการวิเคราะห์ในที่สุด เราปรับยารักษาที่ดีสชาร์จ แต่ไม่ได้ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับยาเสพติดนำในระหว่างการติดตามผลหรือรองอื่น ๆมาตรการป้องกัน ซึ่งอาจทำให้บางเหลือรบกวนในการสรุป ผลเหล่านี้ให้การสนับสนุนเพิ่มเติมที่ระยะยาวสัมผัสกับมลพิษทางอากาศเกี่ยวข้องกับทุกสาเหตุตายและโรงพยาบาล readmission สำหรับ MI ในผู้รอดชีวิต MIความสัมพันธ์ของเหล่านี้ถูกทั้งอธิบาย โดยเสียงจราจรถนนซึ่งอาจมีผลกระทบต่ออิสระคาดคะเน มีคือไม่มีหลักฐาน ว่ามลพิษจราจรหลักมีเพิ่มเติมขอเกี่ยวข้องกับการคาดคะเนเปรียบเทียบกับสารมลพิษที่สะท้อนพื้นหลังของภูมิภาค หรือเมือง ใช้ตรวจสอบเพิ่มเติมการศึกษาขนาดใหญ่มากทำให้มลพิษหลายรุ่นจะต้องการ ระบุสารมลพิษและแหล่งที่รับผิดชอบหลักสำหรับการตรวจสอบผลกระทบต่อสุขภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จุดแข็งของการศึกษาครั้งนี้รวมถึงบัญชีที่ครอบคลุม
ความแตกต่างที่สำคัญในการจัดการกรณีข้ามโรงพยาบาล
โดยใช้ข้อมูลทางคลินิกที่มีรายละเอียดเกี่ยวกับการรักษาภายใน MINAP
ฐานข้อมูลและโดยการอนุญาตให้โรงพยาบาลแต่ละแห่งจะมีพื้นฐานของตัวเอง
อันตราย ข้อมูลการเปิดรับการแก้ไขอย่างสูงตำแหน่งสำหรับหลากหลาย
ของมลพิษทางอากาศและเสียงรบกวนการปรับปรุงอีกครั้งเพื่อให้ก่อนที่คล้ายกัน
ศึกษา เราตระหนักถึงไม่มีการศึกษาที่คล้ายกันในหมู่ผู้รอดชีวิต MI ที่
ปรับประมาณการมลพิษทางอากาศสำหรับเสียงจากการจราจรและรายงาน
ผลกระทบที่เป็นอิสระของเสียงในการพยากรณ์โรค.
ข้อ จำกัด หลักของการศึกษานี้ถูก จำกัด อำนาจทางสถิติที่
เกิดจากการเปลี่ยนแปลงค่อนข้างน้อยในการเปิดรับในแต่ละโรงพยาบาล
พื้นที่ . มีความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างหลายเป็น
มลพิษทางอากาศและการพยากรณ์โรคแม้หลังจากปรับเสียง; แต่
ความแม่นยำของการประมาณการที่ถูก จำกัด ตัวเลขขนาดใหญ่ของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการศึกษาของการเปลี่ยนแปลงที่อยู่ในเมืองในการจราจร
มลพิษซึ่งแม้จะอยู่ในเมืองที่ใหญ่ที่สุดของยุโรปที่แตกต่างกันเล็ก ๆ น้อย ๆ นอกจากนี้เรายัง
ไม่สามารถที่จะตรวจสอบการเสียชีวิตสาเหตุเฉพาะที่เป็นข้อมูลเหล่านี้
ไม่สามารถใช้ได้ในฐานข้อมูล MINAP เนื่องจากตัวเลขที่ต่ำ,
การวิเคราะห์แยกต่างหากโดยสาเหตุของการตายจะมีมากยิ่งขึ้น
อำนาจสถิติ จำกัด เซนทรอยด์รหัสไปรษณีย์พิกัดใน MINAP
ถูกปัดเศษสำหรับวัตถุประสงค์ของผู้ป่วยที่เป็นความลับที่มีผลใน
การสูญเสียของความถูกต้องของมลพิษทางอากาศและการสัมผัสเสียงการประมาณค่า
และมีแนวโน้มที่อคติต่อโมฆะ ข้อมูลที่สมบูรณ์เกี่ยวกับที่อยู่อาศัย
ประวัติของผู้เข้าร่วมไม่สามารถใช้ได้ อย่างไรก็ตามเราสำรวจ
ความมั่นคงของไปรษณีย์ที่อยู่อาศัยในช่วงเวลาในหมู่บุคคล
ที่ได้รับการ re-เข้ารับการรักษาที่โรงพยาบาล; เพียง 5% ของผู้เข้าร่วมย้าย
ระหว่างเข้ารับการรักษาครั้งแรกและครั้งที่สองในฐานข้อมูล ความไวใน
การวิเคราะห์เราปรับสำหรับการสูบบุหรี่ระดับบุคคลและประวัติทางคลินิก
ซึ่งมีแนวโน้มที่จะไกล่เกลี่ยความสำคัญของความสัมพันธ์
ระหว่างตำแหน่งทางสังคมและเศรษฐกิจของแต่ละบุคคลและการพยากรณ์โรค.
การศึกษาหลายแห่งได้แสดงให้เห็นว่ามาตรการพื้นที่ระดับของการกีดกัน
มีความสัมพันธ์มากขึ้นด้วยการสัมผัสมลพิษทางอากาศ กว่า individuallevel
กีดกันจึงปรับพื้นที่ทางสังคมและเศรษฐกิจในระดับ
ปัจจัยหลักสามารถลบความสัมพันธ์ระหว่าง individuallevel
การกีดกันและการสัมผัสมลพิษทางอากาศ (กู๊ดแมน et al, 2011;.
. Naess et al, 2007) ขาดข้อมูลเกี่ยวกับการกีดกันบุคคลระดับ
ดังนั้นจึงไม่น่าจะเป็นข้อ จำกัด ที่สำคัญของการวิเคราะห์ของเรา.
สุดท้ายเราปรับยาที่กำหนด ณ จุดปล่อย แต่ไม่
ได้มีข้อมูลเกี่ยวกับยาเสพติดในระหว่างการติดตามหรือรองอื่น ๆ
มาตรการป้องกันซึ่ง อาจจะส่งผลให้ในบางส่วนที่เหลือ
รบกวน.
ในการสรุปผลการวิจัยเหล่านี้ให้การสนับสนุนเพิ่มเติมที่
ได้รับสารในระยะยาวเพื่อมลพิษทางอากาศมีความเกี่ยวข้องกับทุกสาเหตุการ
ตายและการกลับมารักษาซ้ำในโรงพยาบาลสำหรับ MI ในหมู่ผู้รอดชีวิต MI.
สมาคมเหล่านี้ไม่ได้รับการอธิบายอย่างเต็มที่โดยเสียงจากการจราจรบนท้องถนน ,
ซึ่งอาจมีผลกระทบเป็นอิสระเกี่ยวกับการพยากรณ์โรค มี
หลักฐานที่แสดงว่าการจราจรมลพิษหลักได้มากขึ้นไม่ได้
เกี่ยวข้องกับการพยากรณ์โรคเมื่อเทียบกับสารมลพิษสะท้อนให้เห็นถึง
พื้นหลังในระดับภูมิภาคหรือในเมือง ตรวจสอบต่อไปโดยใช้
การศึกษาขนาดใหญ่มากที่ช่วยให้รุ่นหลายมลพิษจะต้อง
เพิ่มเติมระบุว่ามลพิษและแหล่งที่มาส่วนใหญ่จะมีความรับผิดชอบ
สำหรับผลกระทบต่อสุขภาพที่สังเกต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จุดแข็งของการศึกษานี้ ได้แก่ บัญชีครบวงจรความแตกต่างที่สำคัญในการจัดการรายกรณีในโรงพยาบาลโดยใช้ข้อมูลทางคลินิกของการรักษาภายใน minapและฐานข้อมูล โดยให้แต่ละโรงพยาบาลมีพื้นฐานของตัวเองอันตราย ขอแก้ไขการเปลี่ยนข้อมูลที่หลากหลายมลพิษอากาศและเสียง เป็นอีกหนึ่งโครงการก่อนกันศึกษา เราทราบกันในหมู่ผู้รอดชีวิตที่ไม่มีการศึกษามีปรับประมาณการสำหรับมลพิษทางอากาศเสียงการจราจรและรายงานอิสระแห่งเสียง ผลการทำนายอาการโรคข้อจำกัดหลักของการศึกษานี้ คือ อำนาจทางสถิติเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงในแสงค่อนข้างน้อยในแต่ละโรงพยาบาลพื้นที่รับน้ำของแม่น้ำหรือทะเลสาบ มีหลายสมาคมบวกระหว่างมลพิษอากาศและการคาดคะเน แม้หลังจากการปรับเสียง อย่างไรก็ตามความแม่นยำในการประมาณการมีจำกัด ตัวเลขขนาดใหญ่ของเหตุการณ์ที่จำเป็นสำหรับการศึกษาการเปลี่ยนแปลงในการจราจรภายในเมืองมลพิษ ซึ่งแม้ในเมืองที่ใหญ่ที่สุดของยุโรปที่แตกต่างกันเล็ก ๆน้อย ๆ เรายังไม่สามารถตรวจสอบการตายเฉพาะสาเหตุที่ข้อมูลเหล่านี้ไม่สามารถใช้ได้ใน minap ฐานข้อมูล เนื่องจากต่ำ ตัวเลขโดยแยกวิเคราะห์สาเหตุการตายก็มีมากขึ้นสถิติพลังงานจำกัด รหัสไปรษณีย์ minap เซนทรอยด์พิกัดในมีโค้งมนเพื่อให้ผู้ป่วยมาตรฐานการสูญเสียของความถูกต้องของมลพิษทางอากาศและการประเมินการสัมผัสเสียงดังและอาจมีอคติต่อ null . ข้อมูลที่สมบูรณ์เกี่ยวกับที่อยู่อาศัยประวัติความเป็นมาของผู้เรียน ใช้ไม่ได้ อย่างไรก็ตาม , เราสํารวจเสถียรภาพของรหัสไปรษณีย์ที่อยู่ในช่วงเวลาของแต่ละบุคคลใครที่กำลังเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล มีเพียง 5 % ของผู้ย้ายระหว่างตัวแรกและตัวที่สองเข้าในฐานข้อมูล ความไวในวิเคราะห์เราปรับสำหรับการสูบบุหรี่ระดับบุคคลและประวัติทางคลินิกซึ่งมักจะเป็นผู้ไกล่เกลี่ยที่สำคัญของความสัมพันธ์ระหว่างของบุคคลและตำแหน่งและการพยากรณ์โรค .หลายการศึกษาแสดงให้เห็นว่าพื้นที่ระดับมาตรการการกีดกันมีความสัมพันธ์กับการเปิดรับ individuallevel มลพิษทางอากาศมากกว่าเสีย ดังนั้น การปรับระดับพื้นที่ทางสังคมและเศรษฐกิจปัจจัยเป็นหลักสามารถลบความสัมพันธ์ระหว่าง individuallevelการถอดถอนและการสัมผัสมลพิษอากาศ ( Goodman et al . , 2011 ;naess et al . , 2007 ) การขาดข้อมูลในระดับบุคคลคือการกีดกันจึงไม่น่าจะเป็นข้อจำกัดสำคัญของการวิเคราะห์ของเราในที่สุด เราปรับการกำหนดยา แต่ทำไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับยาเสพติดในระหว่างติดตามหรืออื่น ๆ รองมาตรการการป้องกัน ซึ่งอาจมีผลในส่วนที่เหลืออยู่นอกเหนือการควบคุม .สรุป ผลการวิจัยเหล่านี้ให้การสนับสนุนเพิ่มเติมว่าการสัมผัสระยะยาวเพื่อมลพิษทางอากาศที่สำคัญคือการเสียชีวิต และการกลับเข้าพักรักษาในโรงพยาบาลมิระหว่างมิรอดสมาคมเหล่านี้ไม่ได้อธิบายอย่างเต็มที่โดยเสียงจราจรซึ่งอาจมีลักษณะพิเศษอิสระในการพยากรณ์โรค . มีไม่มีหลักฐานว่ามลพิษการจราจรปฐมภูมิมากขึ้นที่เกี่ยวข้องอย่างมากกับอาการที่สะท้อนกับมลพิษภูมิภาคหรือพื้นหลังเมือง จากการศึกษาโดยใช้เปิดใช้งานแบบหลายขนาดใหญ่มากศึกษามลพิษต้องระบุเพิ่มเติม ซึ่งมลพิษและแหล่งที่มาเป็นผู้รับผิดชอบหลักเพื่อตรวจสอบผลกระทบต่อสุขภาพ .