The Role of Pollution in Heat Wave Mortality: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
SAB4-PD-12 Short-term heat wave effects on mortality as well as the short-term effects of specific air pollutants’ concentrations are well known. In situations of extreme heat, the concentration levels of pollutants and the pollutant mix are affected through various mechanisms. It is therefore necessary to control for the confounding effects of air pollution when investigating the heat wave effects, and it is of significant interest to study the combined, possibly synergistic, effects of heat and other meteorologic variables on the one hand and air pollutants’ concentrations on the other. A review of the above topics will be presented as part of a dedicated session to the social and environmental determinants of heat wave mortality. The pollutants of interest are those affected by photochemical procedures, mainly ozone and ambient particulate matter. The heat wave effect is often assessed using composite indices, which combine a measure of heat and humidity or more meteorologic variables into synoptic weather categories. Comparability and interpretation of the results are sometimes made more difficult by the use of indices. Papers addressing the issue of confounding are few but represent a diversity of locations, for example, Canada, Mexico, and central and southern Europe. The confounding effects of pollution in the heat wave or heat-related mortality appear to be small but go in either direction. Only a few studies have addressed the possible interactive effects of temperature or heat waves and specific air pollutants on health outcomes. The outcome most readily studied is mortality. Although the independent effects of heat waves and of pollution are established and generally accepted, the evidence for synergistic effects is sparse. From published studies, it appears that there is interaction only for very high temperatures or in heat wave situations. The study of interactive effects presents methodologic challenges, which will be discussed.
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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 | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 ».