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Enregistrement W2783929226 · doi:10.11575/prism/5367

NO2 Exposure and Myocardial Infarction Hospitalizations in Calgary, Canada

2018· dissertation· en· W2783929226 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoxiao Liu

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyocardial infarctionMedicineEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air pollution is a leading public health concern. This research investigated the health effects of nitrogen dioxide (NO2) on myocardial infarction (MI) in Calgary, Canada. Seasonal trend decomposition and hot spot analysis were applied exploring the spatial and seasonal pattern of MI. Both males and females followed a seasonal pattern with MI peaks in winter and summer. MI exhibited spatial clustering over communities with a larger proportion of older people, lower socioeconomic status, and proximity to industrial areas. A space-time model integrating harmonic regression and land use regression model was applied to estimate air pollution at fine spatial and temporal resolutions. providing accurate air pollution exposure for health risk studies. The varying association between MI and NO2 was examined with spatial autoregressive model (SAR) and geographically weighted regression (GWR), which accounts for spatial autocorrelation and spatial non-stationarity in MI. Result indicated that NO2 had a positive significant association with MI hospitalizations. However, the size and significance declined when age and gender were accounted for. By identifying potential factors in the hot spots, new evidence may be found to aid understanding of MI etiology. The advantage of this research is the space-time air pollution estimates at DA level, which enables reliable risk assessment at fine spatial scale. Further research shall be done with approach of multilevel model or hierarchic model to account for both individual and contextual factors. The research provides important information for health promotion. By raising the awareness regarding the spatial variation of air pollution, people may be able to further protect themselves from areas with relatively higher air pollution concentrations, especially for those vulnerable population such as elderly and people with asthma. It is helpful for policy makers and health researchers in targeting efforts and resources to areas in most needs. Overall, the air quality in Calgary is good, under the World Health Organization air pollution guidelines. Air pollution research in a cleaner area such as Calgary shows further indications about health impacts of air pollution at an acceptable level, which may shed new light regarding threshold research and further improvement of the existed air pollution guidelines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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