Underlying causes of PM2.5-induced premature mortality and potential health benefits of air pollution control in South and Southeast Asia from 1999 to 2014
Notice bibliographique
Résumé
Quantification of spatial and temporal variations in premature mortality attributable to PM 2.5 has important implications for air quality control in South and Southeast Asia (SSEA). The number of PM 2.5 -induced premature deaths during 1999–2014 in SSEA was estimated using an integrated exposure-response model based on 0.01° × 0.01° satellite-retrieved PM 2.5 data, population density, and spatially and temporally variable baseline mortality data. The results showed extremely high premature death rates in North India and Bangladesh. PM 2.5 -induced premature deaths in SSEA increased with small interannual variations from 1999 to 2014 owing to the interannual variations in PM 2.5 concentrations. Moreover, four scenarios on the effects of premature deaths by PM 2.5 mitigation efforts based on World Health Organization (WHO) air quality guidelines (AQG) and interim targets (ITs) were investigated for each disease and each country during 1999–2014. Four scenarios based on WHO AQG (10 μg/m 3 ), IT-3 (15 μg/m 3 ), IT-2 (25 μg/m 3 ), and IT-1 (35 μg/m 3 ) resulted in 69.3%, 49.1%, 25.4%, and 12.8% reductions compared to the total reference premature deaths (1256,300), which was calculated using the original PM 2.5 datasets. Overall, stroke was the most serious disease associated with air pollution, causing 40% of total premature deaths. Ischemic heart disease was the largest contributor (58%) to the deaths in relatively cleaner air (Scenario 1). The annual rate of change in premature deaths in South Asian countries (India, Bangladesh, and Pakistan) was higher than that in Southeast Asian countries under all scenarios. The results for different scenarios provide insight into the largest health benefits of PM 2.5 reduction efforts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».