Forest Fire Smoke Exposure and Cardiorespiratory Mortality in British Columbia, Canada from 2003-2012
Notice bibliographique
Résumé
Forest Fire Smoke Exposure and Cardiorespiratory Mortality in British Columbia, Canada from 2003-2012Abstract Number:2787 Sarah Henderson* and Angela Yao Sarah Henderson* BC Centre for Disease Control, Canada, E-mail Address: [email protected] and Angela Yao BC Centre for Disease Control, Canada, E-mail Address: [email protected] AbstractBackground: Smoke from forest fires can cause some of the poorest air quality that many populations will ever experience. There have been several important advancements in forest fire smoke (FFS) epidemiology over the past decade, including use of models and remote sensing data for improved exposure assessment and use of administrative health data for population-based research. However, only a handful of studies have evaluated risk of mortality because FFS exposure is typically sporadic, and rarely affects large populations for long enough to support precise statistical analyses. Here we use a spatially resolved model and ten years of mortality records to assess the impacts of FFS over the entire population of British Columbia, Canada.Methods: Daily average PM2.5 exposure was estimated at a resolution of 5km for 2003- 2012 using our previously published model. All summertime deaths were geocoded according to their residential addresses. We used a case-crossover design to compare the effects of estimated PM2.5 on fire days with the effects on non-fire days, which were defined used remote sensing data. Odds ratios (OR) were calculated for all-cause mortality, and mortality from specific cardiovascular and respiratory causes. All analyses were stratified by urban and rural areas.Results: A 10 ug/m3 increase in estimated fire day PM2.5 was associated with increased odds of mortality from all cardiovascular causes (1.05; 1.00 – 1.10), all respiratory causes (1.09; 1.01 – 1.17), and stroke (1.13; 1.03 – 1.24). The effects were stronger in rural areas than in urban areas, and they were not detected on non-fire days. Discussion: By combining a spatially resolved exposure model with administrative data for an entire population over ten years we were able to detect statistically significant effects of FFS on respiratory and cardiovascular mortality. The cardiovascular mortality was driven by stroke, and this important public health finding has not been previously reported.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».