Impact of climate and air pollution on acute coronary syndromes: an update from the European Society of Cardiology Congress 2017
Notice bibliographique
Résumé
During the recent European Society of Cardiology (ESC) Congress 2017 several papers reported data on air pollution and ambient temperature in relation to myocardial infarction (MI). \n \nEnvironmental stressors have an unquestionable influence on cardiac health. In fact, global climate change may lead to a variety of negative effects on health, including increased risk of cardiovascular diseases. If greenhouse gas emissions continue unabated, the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) concludes with a high degree of certainty that, in most places, there will be more hot and fewer cold temperature extremes [1 Collins M, Knutti R, Arblaster J, For the IPCC: long-term climate change: projections, commitments and irreversibility. In: Stocker TF, Qin D, Plattner G-K, et al., editors. Climate Change Report 2013. Cambridge (UK): Cambridge University Press; 2013. Available from: \nhttp://www.climatechange2013.org/ \n [Google Scholar] \n]. Accordingly, it is expected that within a few decades the increase in heat related mortality will outweigh gains due to fewer cold periods [2 Forzieri G, Cescatti A, Batista e Silva F, et al. Increasing risk over time of weather-related hazards to the European population: a data-driven prognostic study. Lancet Planet Health. 2017;1:e200–e208. \n[Crossref], , [Google Scholar] \n], especially in tropical developing countries with limited adaptive capacities and large exposed populations [3 Smith KR, Woodward A, Campbell-Lendrum D, et al. Human health: impacts, adaptation, and co-benefits. In: Field CB, Barros VR, Dokken DJ, et al., editors. Climate Change 2014: impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part a: global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge (UK): Cambridge University Press; 2014. p. 709–754. \n [Google Scholar] \n].
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».