Estimating Retrospectively Exposures to Outdoor Air Pollution at the Intraurban Scale in an Ontario Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
ISEE-0575 Background: We assessed retrospectively intraurban exposures in support of an ongoing cohort study in Ontario of long-term air pollution among 646,000 adults identified from the Canadian T1 family tax file (T1FF) database. Methods: We assessed exposures at addresses of subjects (six-character postal codes) in 1982, as listed on the T1FF file, who lived in Hamilton, Toronto, and Windsor, Ontario using: 1) small-scale concentrations of NO2 in 2002 which were determined from land-use regression models based on dense exposure surveys conducted that year; 2) land use and vehicular traffic (1982 and 2002); and 3) average daily concentrations of NO2 measured at monitoring sites (1982 and 2002). For each city separately, we extrapolated to 1982 the land-use regression maps developed in 2002 as follows: 1) annual mean concentrations from monitoring sites were regressed against spatial characteristics of land use and traffic in 1982 and 2002, respectively; 2) the residuals from the regression models were interpolated using inverse distance weighting; 3) point-by-point concentrations were estimated by adding the interpolated residuals to the linear predictors from these regression models; 4) ratios of estimated annual concentrations between 1982 and 2002 were calculated at every location; and 5) the land use regression map in 2002 was multiplied by these ratios to obtain small-scale concentrations of NO2 in 1982. Results: The annual mean concentrations of NO2 in Hamilton, Toronto, and Windsor decreased between 1982 and 2002 by 30%, 16%, and 30%, respectively. The reductions were not spatially homogenous; in Toronto, for example, the highest decline occurred in the central areas (∼20%) as compared to the periphery of the city (∼5%). Detailed maps will be presented. Conclusion: The ambient concentrations of NO2 decreased over time. There were important spatial variations in the reductions within cities and accounting for this will improve the accuracy of estimates of relative risk.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».