Traffic Volumes and Respiratory Health Care Utilization Among Residents in Close Proximity to the Peace Bridge Before and After September 11, 2001
Notice bibliographique
Résumé
A recent study based on data over a 10-year period (1991-2000) showed a positive association between health care utilization and prevalence of asthma, and commercial traffic at a U.S.-Canada border crossing. We wanted to determine whether decreases in total traffic would also be associated with decreases in health care utilization for respiratory illnesses. Following September 11, 2001, there was a 50% drop in total traffic at the Peace Bridge border crossing point between Buffalo, New York and Fort Erie, Ontario, Canada. To investigate the impact of such a traffic decline on health care utilization for respiratory illnesses, weekly respiratory admissions to Kaleida Health System, Western New York's largest health care provider were analyzed according to ICD9CM classification and compared with total weekly traffic volumes for 3-month periods in 2000 and 2001 (August, September, and October). The total number of patients admitted to hospital or seen in emergency departments for respiratory illnesses during the 3-month periods of both years was 5288. A 50% drop in total traffic following Labor Day and September 11, 2001, from week 4 to week 7 was found to be statistically significant (p = 0.031) when a one-way ANOVA was performed. Likewise, the drop in total respiratory cases approached statistical significance (p = 0.052) when a one-way ANOVA was conducted. The results suggest an association between decrease in traffic volumes with decrease in health care utilization for respiratory diseases. These results suggest that current levels of traffic may be impacting on the respiratory health of residents in the nearby community.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».