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Enregistrement W2909902320 · doi:10.17269/s41997-018-0169-8

Variability in ambient ozone and fine particle concentrations and population susceptibility among Canadian health regions

2019· article· en· W2909902320 sur OpenAlexafffundvenueabout
David M. Stieb, Jiayun Yao, Sarah B. Henderson, Lauren Pinault, Marc Smith‐Doiron, Alain Robichaud, Aaron van Donkelaar, Randall V. Martin, Richard Ménard, Jeffrey R. Brook

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaStatistics CanadaBC Centre for Disease ControlUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoDalhousie UniversityOttawa Public HealthHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésQuartileEnvironmental healthPopulationDemographyMedicineAsthmaPsychological interventionGeographyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To estimate the proportion of the Canadian population that is more susceptible to adverse effects of ozone (O 3 ) and fine particle (PM 2.5 ) air pollution exposure and how this varies by health region alongside ambient concentrations of O 3 and PM 2.5 . Using data from the census, the Canadian Community Health Survey, vital statistics and published literature, we generated cross-sectional estimates for 2014 of the proportions of the Canadian population considered more susceptible due to age, chronic disease, pregnancy, outdoor work, socio-economic status, and diet. We also estimated 2010–2012 average concentrations of O 3 and PM 2.5 . Analyses were conducted nationally and for 110 health regions. Restrictive criteria (age < 10 or ≥ 75; asthma, chronic obstructive pulmonary disease, heart disease, or diabetes; pregnancy) suggested that approximately one third of the Canadian population is more susceptible, while inclusive criteria (restrictive plus age 10–19 and 65–74, outdoor work, less than high school education, low vitamin C intake) increased this proportion to approximately two thirds. Across health regions, estimates ranged from 24.4% to 41.2% (restrictive) and 61.2% to 87.0% (inclusive). Ten health regions were in the highest quartile of both population susceptibility and O 3 or PM 2.5 concentrations, all of which were outside major urban centres. A substantial proportion of the Canadian population exhibits at least one risk factor that increases their susceptibility to adverse effects of O 3 and PM 2.5 exposure. Both risk communication and management interventions need to be increasingly targeted to regions outside large urban centres in the highest quartiles of both susceptibility and exposure.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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