Health risk of air pollution on people living with major chronic diseases: a Canadian population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to use health administrative and environmental data to quantify the effects of ambient air pollution on health service use among those with chronic diseases. We hypothesised that health service use would be higher among those with more exposure to air pollution as measured by the Air Quality Health Index (AQHI). SETTING: Health administrative data was used to quantify health service use at the primary (physician office visits) and secondary (emergency department visits, hospitalisations) level of care in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: We included individuals who resided in Ontario, Canada, from 2003 to 2010, who were ever diagnosed with one of 11 major chronic diseases. OUTCOME MEASURES: Rate ratios (RR) from Poisson regression models were used to estimate the short-term impact of incremental unit increases in AQHI, nitrogen dioxide (NO2; 10 ppb), fine particulate matter (PM2.5; 10 µg/m(3)) and ozone (O3; 10 ppb) on health services use among individuals with each disease. We adjusted for age, sex, day of the week, temperature, season, year, socioeconomic status and region of residence. RESULTS: Increases in outpatient visits ranged from 1% to 5% for every unit increase in the 10-point AQHI scale, corresponding to an increase of about 15,000 outpatient visits on a day with poor versus good air quality. The greatest increases in outpatient visits were for individuals with non-lung cancers (AQHI:RR=1.05; NO2:RR=1.14; p<0.0001) and COPD (AQHI:RR=1.05; NO2:RR=1.12; p<0.0001) and in hospitalisations, for individuals with diabetes (AQHI:RR=1.04; NO2:RR=1.07; p<0.0001) and COPD (AQHI:RR=1.03; NO2:RR=1.09; p<1.001). The impact remained 2 days after peak AQHI levels. CONCLUSIONS: Among individuals with chronic diseases, health service use increased with higher levels of exposure to air pollution, as measured by the AQHI. Future research would do well to measure the utility of targeted air quality advisories based on the AQHI to reduce associated health service use.
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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 ».