Quantifying the Contribution to Uncertainty in Mortality Attributed to Household, Ambient, and Joint Exposure to PM<sub>2.5</sub>From Residential Solid Fuel Use
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While there have been substantial efforts to quantify the health burden of exposure to PM2.5from solid fuel use (SFU), the sensitivity of mortality estimates to uncertainties in input parameters has not been quantified. Moreover, previous studies separate mortality from household and ambient air pollution. In this study, we develop a new estimate of mortality attributable to SFU due to the joint exposure from household and ambient PM2.5pollution and perform a variance‐based sensitivity analysis on mortality attributable to SFU. In the joint exposure calculation, we estimate 2.81 (95% confidence interval: 2.48–3.28) million premature deaths in 2015 attributed to PM2.5from SFU, which is 580,000 (18%) fewer deaths than would be calculated by summing separate household and ambient mortality calculations. Regarding the sources of uncertainties in these estimates, in China, India, and Latin America, we find that 53–56% of the uncertainty in mortality attributable to SFU is due to uncertainty in the percent of the population using solid fuels and 42–50% from the concentration‐response function. In sub‐Saharan Africa, baseline mortality rate (72%) and the concentration‐response function (33%) dominate the uncertainty space. Conversely, the sum of the variance contributed by ambient and household PM2.5exposure ranges between 15 and 38% across all regions (the percentages do not sum to 100% as some uncertainty is shared between parameters). Our findings suggest that future studies should focus on more precise quantification of solid fuel use and the concentration‐response relationship to PM2.5, as well as mortality rates in Africa.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».