MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2077925494 · doi:10.1289/ehp.1307049

An Integrated Risk Function for Estimating the Global Burden of Disease Attributable to Ambient Fine Particulate Matter Exposure

2014· article· en· W2077925494 sur OpenAlexaff
Richard T. Burnett, C. Arden Pope, Majid Ezzati, Casey Olives, Stephen S Lim, Sumi Mehta, Hwashin Hyun Shin, Gitanjali Singh, Bryan Hubbell, Michael Bräuer, H Ross Anderson, Kirk R. Smith, John R. Balmes, Nigel Bruce, Haidong Kan, Francine Laden, Annette Prüss‐Üstün, Michelle C. Turner, Susan M. Gapstur, W. Ryan Diver, Aaron Cohen

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthUniversity of British ColumbiaUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésMedicineRelative riskEnvironmental healthAttributable riskCOPDPopulationStroke (engine)ParticulatesInhalation exposureToxicologyInternal medicineConfidence intervalChemistryBiologyToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Estimating the burden of disease attributable to long-term exposure to fine particulate matter (PM2.5) in ambient air requires knowledge of both the shape and magnitude of the relative risk (RR) function. However, adequate direct evidence to identify the shape of the mortality RR functions at the high ambient concentrations observed in many places in the world is lacking. Objective: We developed RR functions over the entire global exposure range for causes of mortality in adults: ischemic heart disease (IHD), cerebrovascular disease (stroke), chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and lung cancer (LC). We also developed RR functions for the incidence of acute lower respiratory infection (ALRI) that can be used to estimate mortality and lost-years of healthy life in children < 5 years of age. Methods: We fit an integrated exposure–response (IER) model by integrating available RR information from studies of ambient air pollution (AAP), second hand tobacco smoke, household solid cooking fuel, and active smoking (AS). AS exposures were converted to estimated annual PM2.5 exposure equivalents using inhaled doses of particle mass. We derived population attributable fractions (PAFs) for every country based on estimated worldwide ambient PM2.5 concentrations. Results: The IER model was a superior predictor of RR compared with seven other forms previously used in burden assessments. The percent PAF attributable to AAP exposure varied among countries from 2 to 41 for IHD, 1 to 43 for stroke, < 1 to 21 for COPD, < 1 to 25 for LC, and < 1 to 38 for ALRI. Conclusions: We developed a fine particulate mass–based RR model that covered the global range of exposure by integrating RR information from different combustion types that generate emissions of particulate matter. The model can be updated as new RR information becomes available. Citation: Burnett RT, Pope CA III, Ezzati M, Olives C, Lim SS, Mehta S, Shin HH, Singh G, Hubbell B, Brauer M, Anderson HR, Smith KR, Balmes JR, Bruce NG, Kan H, Laden F, Prüss-Ustün A, Turner MC, Gapstur SM, Diver WR, Cohen A. 2014. An integrated risk function for estimating the global burden of disease attributable to ambient fine particulate matter exposure. Environ Health Perspect 122:397–403; http://dx.doi.org/10.1289/ehp.1307049

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 932
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Health PerspectivesMême sujetAir Quality and Health ImpactsTravaux en français237 207