A Temporal, Multicity Model to Estimate the Effects of Short-Term Exposure to Ambient Air Pollution on Health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Countries worldwide are expending significant resources to improve air quality partly to improve the health of their citizens. Are these societal expenditures improving public health? OBJECTIVES: We consider these issues by tracking the risk of death associated with outdoor air pollution over both space and time in Canadian cities. MATERIALS AND METHODS: We propose two multi-year estimators that use current plus several previous years of data to estimate current year risk. The estimators are derived from sequential time series analyses using moving time windows. To evaluate the statistical properties of the proposed methods, a simulation study with three scenarios of changing risk was conducted based on 12 Canadian cities from 1981 to 2000. Then an optimal estimator was applied to 24 of Canada's largest cities over the 17-year period from 1984 to 2000. RESULTS: The annual average daily concentrations of ozone appeared to be increasing over the time period, whereas those of nitrogen dioxide were decreasing. However, the proposed method returns different time trends in public health risks. Evidence for some monotonic increasing trends in the annual risks is weak for O(3) (p = 0.3870) but somewhat stronger for NO(2) (p = 0.1082). In particular, an increasing time trend becomes apparent when excluding year 1998, which reveals lower risk than proximal years, even though concentrations of NO(2) were decreasing. The simulation results validate our two proposed methods, producing estimates close to the preassigned values. CONCLUSIONS: Despite decreasing ambient concentrations, public health risks related to NO(2) appear to be increasing. Further investigations are necessary to understand why the concentrations and adverse effects of NO(2) show opposite time trends.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».