Air pollution from bushfires and their association with hospital admissions in Sydney, Newcastle and Wollongong, Australia 1994–2007
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined the association between validated bushfire smoke pollution events and hospital admissions in three eastern Australian cities from 1994 to 2007. METHODS: Smoke events were defined as days on which bushfire smoke caused the 24-hour citywide average concentration of airborne particles to exceed the 99(th) percentile of the daily distribution for the study period. We used a time-stratified case-crossover design to assess the association between smoke events and hospital admissions. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated for cardiovascular and respiratory conditions on event days compared with non-event days. Models were adjusted for daily meteorology, influenza epidemics and holidays. RESULTS: Smoke events occurred on 58 days in Sydney (population: 3,862,000), 33 days in Wollongong (population: 406,000) and 50 days in Newcastle (population: 278,000). In Sydney, events were associated with a 6% (OR=1.06, 95%CI=1.02-1.09) same day increase in respiratory hospital admissions. Same day chronic obstructive pulmonary disease admissions increased 13% (OR=1.13, 95%CI=1.05-1.22) and asthma admissions by 12% (OR=1.12, 95%CI=1.05-1.19). Events were also associated with increased admissions for respiratory conditions in Newcastle and Wollongong. CONCLUSIONS: Smoke events were associated with increased hospital admissions for respiratory but not cardiovascular conditions. Large populations are needed to assess the impacts of brief exposures. Implications : Public health impacts from bushfire pollution events are likely to increase in association with a warming climate and more frequent severe fire weather.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».