PM2.5 and Emergency Room Visits for Respiratory Illness: Effect Modification by Oxidative Potential
Notice bibliographique
Résumé
Rational: Fine particulate air pollution (PM2.5) is thought to contribute to acute respiratory morbidity in part through oxidative stress. Objective: To examine the association between PM2.5 oxidative burden and emergency room visits for respiratory illnesses. Methods: We conducted a case-crossover study in Ontario, Canada between 2004-2011 including 128,731 cases of asthma, 301,110 cases of chronic obstructive pulmonary disease, and more than 1.1-million cases of all respiratory illnesses. Daily air pollution data were collected from ground monitors and regional PM2.5 oxidative potential was measured using a synthetic respiratory tract lining fluid containing the antioxidants glutathione and ascorbate. Conditional logistic regression was used to estimate associations between interquartile changes in air pollution concentrations and emergency room visits adjusting for time-varying covariates. Results: Three-day mean PM2.5 concentrations were consistently associated with emergency room visits for all respiratory illnesses. Among children (<9 years) each interquartile change in 3-day mean PM2.5 was associated with a 7.2% (95% CI: 4.2, 10) increased risk of emergency room visits for asthma. Regional differences in glutathione-related oxidative potential modified the impact of PM2.5 on emergency room visits for respiratory illnesses (p=0.001), but only at low concentrations (≤ 10 µg/m3). Regional differences in ascorbate-related oxidative potential did not modify the impact of PM2.5 on respiratory outcomes. Conclusions: Glutathione-related oxidative potential may modify the impact of PM2.5 on acute respiratory illnesses at low PM2.5 concentrations. This may explain in part how small changes in ambient PM2.5 mass concentrations can contribute to acute respiratory morbidity in low pollution environments.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».