Global estimates of mortality associated with long-term exposure to outdoor fine particulate matter

2018· article· en· 2 453 citations· W2890701797 sur OpenAlex· 10.1073/pnas.1803222115

Pourquoi ce travail est-il 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.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,067

Tête enseignante GPT0,359

Écart entre enseignants: 0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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

Résumé

Exposure to ambient fine particulate matter (PM 2.5 ) is a major global health concern. Quantitative estimates of attributable mortality are based on disease-specific hazard ratio models that incorporate risk information from multiple PM 2.5 sources (outdoor and indoor air pollution from use of solid fuels and secondhand and active smoking), requiring assumptions about equivalent exposure and toxicity. We relax these contentious assumptions by constructing a PM 2.5 -mortality hazard ratio function based only on cohort studies of outdoor air pollution that covers the global exposure range. We modeled the shape of the association between PM 2.5 and nonaccidental mortality using data from 41 cohorts from 16 countries—the Global Exposure Mortality Model (GEMM). We then constructed GEMMs for five specific causes of death examined by the global burden of disease (GBD). The GEMM predicts 8.9 million [95% confidence interval (CI): 7.5–10.3] deaths in 2015, a figure 30% larger than that predicted by the sum of deaths among the five specific causes (6.9; 95% CI: 4.9–8.5) and 120% larger than the risk function used in the GBD (4.0; 95% CI: 3.3–4.8). Differences between the GEMM and GBD risk functions are larger for a 20% reduction in concentrations, with the GEMM predicting 220% higher excess deaths. These results suggest that PM 2.5 exposure may be related to additional causes of death than the five considered by the GBD and that incorporation of risk information from other, nonoutdoor, particle sources leads to underestimation of disease burden, especially at higher concentrations.

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La notice

Revue: Proceedings of the National Academy of Sciences
Thématique: Air Quality and Health Impacts
Domaine: Environmental Science
Établissements canadiens: Carleton UniversityUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of New BrunswickStatistics CanadaMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnaires: National Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clés: Hazard ratioEnvironmental healthParticulatesConfidence intervalAir pollutionBurden of diseaseHazardRisk assessmentCohortEnvironmental scienceDemographyMedicineToxicologyPopulationStatisticsMathematicsBiologyEcologyEconomics
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2890701797