Air Pollution and Emergency Department Visits for Depression in Edmonton, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Depression is a common cause of morbidity. Sufferers are very sensitive to many external factors. Emergency department (ED) visits for this condition can be associated with the concentration of ambient air pollutants. The study objective was to examine and assess the associations between ED visits for depression and ambient air pollution. DESIGN AND METHODS: The present study analyzed 15,556 ED visits for depression (ICD-9: 311) at Edmonton hospitals between 1992 and 2002. The data were clustered based on the triplet {year, month, day of the week}. The generalized linear mixed models (GLMM) technique was used to regress the logarithm of the clustered counts for ED visits for depression on the levels of air pollutants (CO, NO2, SO2, O3, PM10 and PM2.5) and the meteorological variables. The number of ED visits for depression was analyzed separately for all patients, and males and females. An analysis by season was also conducted: for the whole year (I-XII), warm season (IV-IX), and cold season (X-III). RESULTS: After adjusting for temperature and relative humidity, the following increments in daily depression-related ED visits could be noted: 6.9% (95% CI: 1.3, 12.9) for carbon monoxide (CO) for all patients in warm season; 7.4% (95% CI: 0.5, 14.8) for nitrogen dioxide (NO2) for female patients in warm season; 4.5% (95% CI: 0.1, 9.1) for sulphur dioxide (SO2) for female patients in warm season; 6.9% (95% CI: 0.6, 13.6) for ground level ozone (O3, 1-day lagged) for female patients in warm season; 7.2% (95% CI: 2.7, 12.0) for particulate matter (PM10) for females in cold season; and 7.2% (95% CI: 2.0, 12.8) for particulate matter (PM2.5) for females in cold season. CONCLUSIONS: The findings provide support for the hypothesis that ED visits for depression are associated with exposure to ambient air pollution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».