Estimating the impact of temperature and air pollution on cardiopulmonary and diabetic health during the TORONTO 2015 Pan Am/Parapan Am Games
Notice bibliographique
Résumé
The TORONTO 2015 Pan Am/Parapan Am Games will attract thousands of visitors to Ontario, many of whom may suffer from chronic disease. It has been shown that those with asthma, asthma-related conditions, hypertension and diabetes are particularly sensitive to worsening air quality [ 1 ]. To predict patterns of temperature, humidity and air quality, as well as health service use for cardiopulmonary conditions and diabetes in July 2015. Exposure data (temperature, humidity and air pollution) were obtained from Environment Canada for years 2003 to 2010. Using ArcGIS, the geospatial patterns of exposures were described for regions of Ontario hosting Pan Am events. A linear trend was used to forecast expected exposures for Pan Am regions in July 2015. Health outcomes (hospitalizations, emergency department visits and outpatient claims) for all-cause morbidity, asthma, asthma-related conditions, diabetes and hypertension were measured using data provided by the Institute for Clinical Evaluative Sciences. Associations between exposures and health outcomes were obtained from regression models. Health outcomes were predicted for July 2015 using scenarios of 5% and 10% higher exposure levels than forecasted. Figure 1 shows the geospatial differences in temperature, humidity and air quality across Pan Am regions of Ontario in July 2010. Predicted daily rates of hospitalization and outpatient claims showed the largest increase under scenarios of increased exposure levels (Table 1 ). Given a 10% higher temperature than forecasted, predicted daily outpatient claims rates were 15% higher for all causes (Table 1 ), 20% higher for asthma and 20% higher for hypertension, compared to predicted rates using the forecasted temperature. Given a 10% higher Air Quality Health Index (AQHI) level than forecasted, predicted daily hospitalization rates were 6% higher for all causes (Table 1 ), 4% higher for asthma and 4% higher for asthma-related conditions, compared to predicted rates using the forecasted AQHI level. The geospatial distribution of temperature, humidity and Air Quality Health Index (AQHI) in Pan Am and Parapan Am regions of Ontario in July 2010. A composite measure of NO 2 , PM 2.5 and O 3 where 1-3=low health risk, 4-6=medium health risk, 7-10=high health risk. With thousands more people being exposed to Ontario’s weather and air pollution in July 2015, it is especially important to consider strategies to minimize the environmental impact of human activities. This will lessen the potential burden on individuals, especially those living with chronic disease.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».