Health Impacts of PM10 Using AirQ2.2.3 Model in Makkah
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The core aim of this paper is to investigate the health impacts of atmospheric particles with aerodynamic diameter of 10 micron or less (PM10) in Makkah. PM10 data were collected by automatic continuous monitoring station in Misfalah, Makkah City. The annual average PM10 concentration during the study period was 195 µg/m3, which is greater than twice the PME standards and 4 times the EC standard. Daily average concentrations also exceeded PME and EC standards. Minimum 24 hour average concentration was 66 µg/m3, which is significantly greater than the EC daily average limit (50 µg/m3). This suggests potential negative impact on human health, especially for more vulnerable groups of population, such as old age, children and people with other health problems (e.g., asthma and other respiratory diseases). Furthermore, health assessment is carried out using AirQ2.2.3 model to estimate the number of hospital admissions due to respiratory diseases. The model is based on a risk assessment approach that combines data on concentration-response functions with data on population exposure to calculate the extent of health effects expected to result from exposure to PM10. The cumulative number of estimated average hospital admission due to respiratory illnesses during the study period was 112665, cumulative number of cases per 100,000 was 2504, and the concentration-response coefficient was 2.342 (95% CI 1.899 – 2.785) per 10 ?g/m3 increase of PM10 concentration. The results are discussed in the light of investigations made in several other countries around the world.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle