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Enregistrement W2909798130 · doi:10.1289/isee.2014.o-262

Forest Fire Smoke Exposure and Cardiorespiratory Mortality in British Columbia, Canada from 2003-2012

2014· article· en· W2909798130 sur OpenAlexaffabout
Sarah Henderson, Angela Yao

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationEnvironmental healthGeographySmokeOddsEpidemiologyMedicineDemographyMeteorologyLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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