The Effect of Coarse Ambient Particulate Matter on First, Second, and Overall Hospital Admissions for Respiratory Disease Among the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this article is to examine differences in the effect of ambient particulate matter on first, second, and overall hospital admissions for respiratory disease among the elderly. We studied 8989 adults 65 yr of age or older living in the greater Vancouver area who were admitted to hospital for any acute respiratory disease (ICD-9 codes 460-519) between June 1, 1995, and March 31, 1999. Time-series analysis was used to evaluate the association between respiratory admissions and daily measures of particulate matter (PM10, PM2.5, and PM10 - 2.5) in urban air, after adjustment for gaseous copollutants (CO, O3, NO2, and SO2) and meteorological variables. Repeated admissions for respiratory disease were common among the elderly. Approximately 30% of the subjects were readmitted to hospital after the first admission; 9% had more than 2 admissions for respiratory disease during the 4-yr study period. PM10 - 2.5 was significantly associated with the second and overall admissions for respiratory disease, but not with the first admission. The adjusted relative risks for an increment of 4.2 microg/m(3) in -day average PM10 - 2.5 concentrations were 1.03 (95% confidence interval: 0.98-1.09) for the first admission, 1.22 (1.10-1.36) for the second admission, and 1.06 (1.02, 1.11) for overall admissions. There was no significant association between PM2.5 and hospital admissions for respiratory disease among the elderly. Our data suggest that (1) people with a history of respiratory admissions are at a higher risk of respiratory disease in relation to particulate air pollution in urban areas, (2) analyses based on overall rather than repeated hospital admissions lead to lower estimates of the risk of respiratory disease associated with particulate air pollution, and (3) PM10 - 2.5 has a larger effect on respiratory admissions than PM2.5.
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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) | 0,001 | 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 ».