Air pollution and emergency department visits for respiratory diseases: A multi-city case crossover study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Increasing evidence suggests that ambient air pollution is a major risk factor for both acute and chronic respiratory disease exacerbations and emergencies. The objective of this study was to determine the association between ambient air pollutants and emergency department (ED) visits for respiratory conditions in nine districts across the province of Ontario in Canada. Health, air pollutant (PM2.5, NO2, O3, and SO2), and meteorological data were retrieved from April 2004 to December 2011. Respiratory diseases were categorized as: chronic obstructive pulmonary disease (COPD, including bronchiectasis) and acute upper respiratory diseases. A case-crossover design was used to test the associations between ED visits and ambient air pollutants, stratified by sex and season. For COPD among males, positive results were observed for NO2 with lags of 3–6 days, for PM2.5 with lags 1–8, and for SO2 with lags of 4–8 days. For COPD among females, positive results were observed for O3 with lags 2–4 days, and for SO2 among lags of 3–6 days. For upper respiratory disease emergencies among males, positive results were observed for NO2 (lags 5–8 days), for O3, (lags 0–6 days), PM2.5 (all lags), and SO2 (lag 8), and among females, positive results were observed for NO2 for lag 8 days, for O3, PM2.5 among all lags. Our study provides evidence of the associations between short-term exposure to air pollution and increased risk of ED visits for upper and lower respiratory diseases in an environment where air pollutant concentrations are relatively low.
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.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découle