Assessing Exposure to Household Air Pollution: A Systematic Review and Pooled Analysis of Carbon Monoxide as a Surrogate Measure of Particulate Matter
Notice bibliographique
Résumé
Background: Household air pollution from solid fuel burning is a leading contributor to disease burden globally. Fine particulate matter (PM2.5) is thought to be responsible for many of these health impacts. A co-pollutant, carbon monoxide (CO) has been widely used as a surrogate measure of PM2.5 in studies of household air pollution. Objective: The goal was to evaluate the validity of exposure to CO as a surrogate of exposure to PM2.5 in studies of household air pollution and the consistency of the PM2.5–CO relationship across different study settings and conditions. Methods: We conducted a systematic review of studies with exposure and/or cooking area PM2.5 and CO measurements and assembled 2,048 PM2.5 and CO measurements from a subset of studies (18 cooking area studies and 9 personal exposure studies) retained in the systematic review. We conducted pooled multivariate analyses of PM2.5–CO associations, evaluating fuels, urbanicity, season, study, and CO methods as covariates and effect modifiers. Results: We retained 61 of 70 studies for review, representing 27 countries. Reported PM2.5–CO correlations (r) were lower for personal exposure (range: 0.22–0.97; median=0.57) than for cooking areas (range: 0.10–0.96; median=0.71). In the pooled analyses of personal exposure and cooking area concentrations, the variation in ln(CO) explained 13% and 48% of the variation in ln(PM2.5), respectively. Conclusions: Our results suggest that exposure to CO is not a consistently valid surrogate measure of exposure to PM2.5. Studies measuring CO exposure as a surrogate measure of PM exposure should conduct local validation studies for different stove/fuel types and seasons. https://doi.org/10.1289/EHP767
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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 | 0,020 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».