The burden of air pollution: impacts among racial minorities.
Notice bibliographique
Résumé
Various epidemiologic investigations have shown that ambient air pollution levels are associated with acute increases in hospital admissions and mortality in the United States and abroad. The objectives of this investigation were a) to determine if racial minorities are more adversely affected by ambient air pollution than their white counterparts and b) to assess the contribution of socioeconomic status to any observed racial differences in pollution effect. Time-series regression methods were conducted to investigate these hypotheses for daily respiratory hospital admissions in New York City, New York. Pollutants considered included mean daily levels of particulate matter with a mass median aerodynamic diameter less than 10 microm (PM(10), ozone (O3), strong aerosol acidity (H+), and sulfates (SO4(2). The relative risk for respiratory hospital admission was calculated for each pollutant for a maximum minus mean increment in mean daily pollutant concentration. The greatest difference between the white and nonwhite subgroups was observed for O(3), where the white relative risk (RR) was 1.032 [95% confidence interval (CI): 0.977-1.089] and the nonwhite RR was 1.122 (95%CI: 1.074-1.172). Although not statistically different from each other, the various pollutants' RR estimates for the Hispanic nonwhite category in New York City were generally larger in magnitude than those for the non-Hispanic white group. When these analyses incorporated differences in the underlying respiratory hospitalization rates across races (that for nonwhites, was roughly twice that for whites), the disparities in attributable risks from pollution (in terms of excess admissions per day per million persons) were even larger for nonwhites versus whites. However, when insurance status was used as an indicator of socioeconomic/health coverage status, higher RRs were indicated for the poor/working poor (i.e., those on Medicaid and the uninsured) than for those who were economically better off (i.e., the privately insured), even among non-Hispanic whites. Thus, although potential racial differences in pollution exposures could not be explored as a factor, within-race analyses suggested that most of the apparent differences in air pollutant effects found across races were explained by socioeconomic and/or health care disparities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».