Background Ambient air pollution is suspected to cause lung cancer. We aimed to assess the association between long-term exposure to ambient air pollution and lung cancer incidence in European populations. Methods This prospective analysis of data obtained by the European Study of Cohorts for Air Pollution Effects used data from 17 cohort studies based in nine European countries. Baseline addresses were geocoded and we assessed air pollution by land-use regression models for particulate matter (PM) with diameter of less than 10 μm (PM10), less than 2·5 μm (PM2·5), and between 2·5 and 10 μm (PMcoarse), soot (PM2·5absorbance), nitrogen oxides, and two traffic indicators. We used Cox regression models with adjustment for potential confounders for cohort-specific analyses and random effects models for meta-analyses. Findings The 312 944 cohort members contributed 4 013 131 person-years at risk. During follow-up (mean 12·8 years), 2095 incident lung cancer cases were diagnosed. The meta-analyses showed a statistically significant association between risk for lung cancer and PM10 (hazard ratio [HR] 1·22 [95% CI 1·03–1·45] per 10 μg/m3). For PM2·5 the HR was 1·18 (0·96–1·46) per 5 μg/m3. The same increments of PM10 and PM2·5 were associated with HRs for adenocarcinomas of the lung of 1·51 (1·10–2·08) and 1·55 (1·05–2·29), respectively. An increase in road traffic of 4000 vehicle-km per day within 100 m of the residence was associated with an HR for lung cancer of 1·09 (0·99–1·21). The results showed no association between lung cancer and nitrogen oxides concentration (HR 1·01 [0·95–1·07] per 20 μg/m3) or traffic intensity on the nearest street (HR 1·00 [0·97–1·04] per 5000 vehicles per day). Interpretation Particulate matter air pollution contributes to lung cancer incidence in Europe. Funding European Community's Seventh Framework Programme.

Land Use Regression (LUR) models have been used increasingly for modeling small-scale spatial variation in air pollution concentrations and estimating individual exposure for participants of cohort studies. Within the ESCAPE project, concentrations of PM2.5, PM2.5 absorbance, PM10, and PMcoarse were measured in 20 European study areas at 20 sites per area. GIS-derived predictor variables (e.g., traffic intensity, population, and land-use) were evaluated to model spatial variation of annual average concentrations for each study area. The median model explained variance (R2) was 71% for PM2.5 (range across study areas 35–94%). Model R2 was higher for PM2.5 absorbance (median 89%, range 56–97%) and lower for PMcoarse (median 68%, range 32– 81%). Models included between two and five predictor variables, with various traffic indicators as the most common predictors. Lower R2 was related to small concentration variability or limited availability of predictor variables, especially traffic intensity. Cross validation R2 results were on average 8–11% lower than model R2. Careful selection of monitoring sites, examination of influential observations and skewed variable distributions were essential for developing stable LUR models. The final LUR models are used to estimate air pollution concentrations at the home addresses of participants in the health studies involved in ESCAPE.

The impact of a new therapy that includes pressure-controlled inverse ratio ventilation followed by extracorporeal CO2 removal on the survival of patients with severe ARDS was evaluated in a randomized controlled clinical trial. Computerized protocols generated around-the-clock instructions for management of arterial oxygenation to assure equivalent intensity of care for patients randomized to the new therapy limb and those randomized to the control, mechanical ventilation limb. We randomized 40 patients with severe ARDS who met the ECMO entry criteria. The main outcome measure was survival at 30 days after randomization. Survival was not significantly different in the 19 mechanical ventilation (42%) and 21 new therapy (extracorporeal) (33%) patients (p = 0.8). All deaths occurred within 30 days of randomization. Overall patient survival was 38% (15 of 40) and was about four times that expected from historical data (p = 0.0002). Extracorporeal treatment group survival was not significantly different from other published survival rates after extracorporeal CO2 removal. Mechanical ventilation patient group survival was significantly higher than the 12% derived from published data (p = 0.0001). Protocols controlled care 86% of the time. Average PaO2 was 59 mm Hg in both treatment groups. Intensity of care required to maintain arterial oxygenation was similar in both groups (2.6 and 2.6 PEEP changes/day; 4.3 and 5.0 FIO2 changes/day). We conclude that there was no significant difference in survival between the mechanical ventilation and the extracorporeal CO2 removal groups. We do not recommend extracorporeal support as a therapy for ARDS. Extracorporeal support for ARDS should be restricted to controlled clinical trials.

Estimating within-city variability in air pollution concentrations is important. Land use regression (LUR) models are able to explain such small-scale within-city variations. Transparency in LUR model development methods is important to facilitate comparison of methods between different studies. We therefore developed LUR models in a standardized way in 36 study areas in Europe for the ESCAPE (European Study of Cohorts for Air Pollution Effects) project. Nitrogen dioxide (NO2) and nitrogen oxides (NOx) were measured with Ogawa passive samplers at 40 or 80 sites in each of the 36 study areas. The spatial variation in each area was explained by LUR modelling. Centrally and locally available Geographic Information System (GIS) variables were used as potential predictors. A leave-one out cross-validation procedure was used to evaluate the model performance. There was substantial contrast in annual average NO2 and NOx concentrations within the study areas. The model explained variances (R2) of the LUR models ranged from 55% to 92% (median 82%) for NO2 and from 49% to 91% (median 78%) for NOx. For most areas the cross-validation R2 was less than 10% lower than the model R2. Small-scale traffic and population/household density were the most common predictors. The magnitude of the explained variance depended on the contrast in measured concentrations as well as availability of GIS predictors, especially traffic intensity data were important. In an additional evaluation, models in which local traffic intensity was not offered had 10% lower R2 compared to models in the same areas in which these variables were offered. Within the ESCAPE project it was possible to develop LUR models that explained a large fraction of the spatial variance in measured annual average NO2 and NOx concentrations. These LUR models are being used to estimate outdoor concentrations at the home addresses of participants in over 30 cohort studies.

Air pollution has wide-ranging and deleterious effects on human health and is a major issue for the global community. The Global Burden of Disease study has described the worldwide impact of air pollution with as many as 3.1 million of 52.8 million all-cause and all-age deaths being attributable to ambient air pollution in the year 2010.1 Moreover, ambient air pollution ranked ninth among the modifiable disease risk factors, being listed above other commonly recognized factors, such as low physical activity, a high-sodium diet, high cholesterol, and drug use. Finally, air pollution accounts for 3.1% of global disability-adjusted life years, an index that measures the time spent in states of reduced health.1 Although it is intuitive that air pollution is an important stimulus for the development and exacerbation of respiratory diseases, such as asthma, chronic obstructive pulmonary disease, and lung cancer, there is generally less public awareness of its substantial impact on cardiovascular disease. Historically, the 1952 Great Smog of London led to an increase in cardiovascular death as well as deaths due to respiratory disease. Subsequent studies in the 1990s, such as the Harvard Six Cities2 and American Cancer Society cohort studies,2,3 established an enduring positive association between long-term exposure to air pollution and total and cardiovascular mortality, mainly due to coronary artery disease.4 In Europe, the first study that supported this association between long-term exposure and mortality was the Netherlands Cohort Study on Diet and Cancer.5 Associations with cardiovascular morbidity and mortality are also seen with short-term (e.g. day-to-day fluctuations) pollutant exposures of residents in large urban areas worldwide, including the United States of America6 …

Background— Long-term exposure to fine-particulate-matter (PM 2.5 ) air pollution may accelerate the development and progression of atherosclerosis. We investigated the associations of long-term residential exposure to traffic and fine particulate matter with the degree of coronary atherosclerosis. Methods and Results— We used baseline data on 4494 participants (age 45 to 74 years) from the German Heinz Nixdorf Recall Study, a population-based, prospective cohort study that started in 2000. To assess exposure differences, distances between residences and major roads were calculated, and annual fine particulate matter concentrations, derived from a small-scale dispersion model, were assigned to each address. The main outcome was coronary artery calcification (CAC) assessed by electron-beam computed tomography. We evaluated the association between air pollution and CAC with logistic and linear regression analyses, controlling for individual level risk factors of coronary atherosclerosis. Compared with participants living >200 m away from a major road, participants living within 50, 51 to 100, and 101 to 200 m had odds ratios of 1.63 (95% CI, 1.14 to 2.33), 1.34 (95% CI, 1.00 to 1.79), and 1.08 (95% CI, 0.85 to 1.39), respectively, for a high CAC (CAC above the age- and gender-specific 75th percentile). A reduction in the distance between the residence and a major road by half was associated with a 7.0% (95% CI, 0.1 to 14.4) higher CAC. Fine particulate matter exposure was associated with CAC only in subjects who had not been working full-time for at least 5 years. Conclusions— Long-term residential exposure to high traffic is associated with the degree of coronary atherosclerosis.

The ESCAPE study (European Study of Cohorts for Air Pollution Effects) investigates relationships between long-term exposure to outdoor air pollution and health using cohort studies across Europe. This paper analyses the spatial variation of PM2.5, PM2.5 absorbance, PM10 and PMcoarse concentrations between and within 20 study areas across Europe. We measured NO2, NOx, PM2.5, PM2.5 absorbance and PM10 between October 2008 and April 2011 using standardized methods. PMcoarse was determined as the difference between PM10 and PM2.5. In each of the twenty study areas, we selected twenty PM monitoring sites to represent the variability in important air quality predictors, including population density, traffic intensity and altitude. Each site was monitored over three 14-day periods spread over a year, using Harvard impactors. Results for each site were averaged after correcting for temporal variation using data obtained from a reference site, which was operated year-round. Substantial concentration differences were observed between and within study areas. Concentrations for all components were higher in Southern Europe than in Western and Northern Europe, but the pattern differed per component with the highest average PM2.5 concentrations found in Turin and the highest PMcoarse in Heraklion. Street/urban background concentration ratios for PMcoarse (mean ratio 1.42) were as large as for PM2.5 absorbance (mean ratio 1.38) and higher than those for PM2.5 (1.14) and PM10 (1.23), documenting the importance of non-tailpipe emissions. Correlations between components varied between areas, but were generally high between NO2 and PM2.5 absorbance (average R2 = 0.80). Correlations between PM2.5 and PMcoarse were lower (average R2 = 0.39). Despite high correlations, concentration ratios between components varied, e.g. the NO2/PM2.5 ratio varied between 0.67 and 3.06. In conclusion, substantial variability was found in spatial patterns of PM2.5, PM2.5 absorbance, PM10 and PMcoarse. The highly standardized measurement of particle concentrations across Europe will contribute to a consistent assessment of health effects across Europe.

Background: Few studies have investigated effects of air pollution on the incidence of cerebrovascular events.Objectives: We assessed the association between long-term exposure to multiple air pollutants and the incidence of stroke in European cohorts.Methods: Data from 11 cohorts were collected, and occurrence of a first stroke was evaluated. Individual air pollution exposures were predicted from land-use regression models developed within the European Study of Cohorts for Air Pollution Effects (ESCAPE). The exposures were: PM2.5 [particulate matter (PM) ≤ 2.5 μm in diameter], coarse PM (PM between 2.5 and 10 μm), PM10 (PM ≤ 10 μm), PM2.5 absorbance, nitrogen oxides, and two traffic indicators. Cohort-specific analyses were conducted using Cox proportional hazards models. Random-effects meta-analysis was used for pooled effect estimation.Results: A total of 99,446 study participants were included, 3,086 of whom developed stroke. A 5-μg/m3 increase in annual PM2.5 exposure was associated with 19% increased risk of incident stroke [hazard ratio (HR) = 1.19, 95% CI: 0.88, 1.62]. Similar findings were obtained for PM10. The results were robust to adjustment for an extensive list of cardiovascular risk factors and noise coexposure. The association with PM2.5 was apparent among those ≥ 60 years of age (HR = 1.40, 95% CI: 1.05, 1.87), among never-smokers (HR = 1.74, 95% CI: 1.06, 2.88), and among participants with PM2.5 exposure < 25 μg/m3 (HR = 1.33, 95% CI: 1.01, 1.77).Conclusions: We found suggestive evidence of an association between fine particles and incidence of cerebrovascular events in Europe, even at lower concentrations than set by the current air quality limit value.Citation: Stafoggia M, Cesaroni G, Peters A, Andersen ZJ, Badaloni C, Beelen R, Caracciolo B, Cyrys J, de Faire U, de Hoogh K, Eriksen KT, Fratiglioni L, Galassi C, Gigante B, Havulinna AS, Hennig F, Hilding A, Hoek G, Hoffmann B, Houthuijs D, Korek M, Lanki T, Leander K, Magnusson PK, Meisinger C, Migliore E, Overvad K, Östenson CG, Pedersen NL, Pekkanen J, Penell J, Pershagen G, Pundt N, Pyko A, Raaschou-Nielsen O, Ranzi A, Ricceri F, Sacerdote C, Swart WJ, Turunen AW, Vineis P, Weimar C, Weinmayr G, Wolf K, Brunekreef B, Forastiere F. 2014. Long-term exposure to ambient air pollution and incidence of cerebrovascular events: results from 11 European cohorts within the ESCAPE project. Environ Health Perspect 122:919–925; http://dx.doi.org/10.1289/ehp.1307301

The ESCAPE study (European Study of Cohorts for Air Pollution Effects) investigates long-term effects of exposure to air pollution on human health in Europe. This paper documents the spatial variation of measured NO2 and NOx concentrations between and within 36 ESCAPE study areas across Europe. In all study areas NO2 and NOx were measured using standardized methods between October 2008 and April 2011. On average, 41 sites were selected per study area, including regional and urban background as well as street sites. The measurements were conducted in three different seasons, using Ogawa badges. Average concentrations for each site were calculated after adjustment for temporal variation using data obtained from a routine monitor background site. Substantial spatial variability was found in NO2 and NOx concentrations between and within study areas; 40% of the overall NO2 variance was attributable to the variability between study areas and 60% to variability within study areas. The corresponding values for NOx were 30% and 70%. The within-area spatial variability was mostly determined by differences between street and urban background concentrations. The street/urban background concentration ratio for NO2 varied between 1.09 and 3.16 across areas. The highest median concentrations were observed in Southern Europe, the lowest in Northern Europe. In conclusion, we found significant contrasts in annual average NO2 and NOx concentrations between and especially within 36 study areas across Europe. Epidemiological long-term studies should therefore consider different approaches for better characterization of the intra-urban contrasts, either by increasing of the number of monitors or by modelling.

Few studies have investigated traffic-related air pollution as a risk factor for respiratory infections during early childhood.We aimed to investigate the association between air pollution and pneumonia, croup, and otitis media in 10 European birth cohorts--BAMSE (Sweden), GASPII (Italy), GINIplus and LISAplus (Germany), MAAS (United Kingdom), PIAMA (the Netherlands), and four INMA cohorts (Spain)--and to derive combined effect estimates using meta-analysis.Parent report of physician-diagnosed pneumonia, otitis media, and croup during early childhood were assessed in relation to annual average pollutant levels [nitrogen dioxide (NO2), nitrogen oxide (NOx), particulate matter≤2.5 μm (PM2.5), PM2.5 absorbance, PM10, PM2.5-10 (coarse PM)], which were estimated using land use regression models and assigned to children based on their residential address at birth. Identical protocols were used to develop regression models for each study area as part of the ESCAPE project. Logistic regression was used to calculate adjusted effect estimates for each study, and random-effects meta-analysis was used to calculate combined estimates.For pneumonia, combined adjusted odds ratios (ORs) were elevated and statistically significant for all pollutants except PM2.5 (e.g., OR=1.30; 95% CI: 1.02, 1.65 per 10-μg/m3 increase in NO2 and OR=1.76; 95% CI: 1.00, 3.09 per 10-μg/m3 PM10). For otitis media and croup, results were generally null across all analyses except for NO2 and otitis media (OR=1.09; 95% CI: 1.02, 1.16 per 10-μg/m3).Our meta-analysis of 10 European birth cohorts within the ESCAPE project found consistent evidence for an association between air pollution and pneumonia in early childhood, and some evidence for an association with otitis media.