A Multi-Country Study on Ozone-Related Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Back&aim: Many studies have characterized the short-term association between ozone and mortality in different settings, but mostly across limited geographical areas and using different methodological approaches. In this study, we aimed at comprehensively assessing short-term ozone-related mortality associations in a multi-country analysis.Method: We collected daily mortality and air pollution data (ozone, O3, and particulate matter, PM10) from 245 locations in 16 countries (Australia, Brazil, Canada, Chile, Columbia, France, Japan, South Korea, Mexico, Portugal, Spain, Sweden, Switzerland, Taiwan, Thailand, and United States), included in the Multi-City Multi-Country Collaborative Research Network. We applied a two-stage time-series design. First, we modelled mortality-ozone associations across 21 days of lag using quasi-Poisson regression and distributed lag linear models (DLMs). Second, we performed a multilevel multivariate meta-regression to obtain pooled associations across locations nested within country. Best linear unbiased predictions (BLUPs) were derived at both location and country levels. We estimated season-specific ozone-related mortality through time-varying interaction DLMs.Results: On average, an increase in 10 μg/m3 in ozone was associated with a 0.6% increase in mortality risk [95%CI: 0.3 to 0.8%]. The positive association was lagged and persisted during the following 7 days. Country-specific BLUPs ranged between 0.2%[-0.05 to 0.5] in Brazil to 0.8%[0.5 to 1.2] in the US. The ozone-related mortality association was significantly larger in winter [0.8%, 0.5 to 1.0] vs summer [0.5%, 0.4 to 0.7]. Results were robust to sensitivity analyses, such as multi-pollutant models.Conclusion: This represents the largest epidemiological study on health effects of ozone. By using a common advanced statistical framework, we provide robust evidence on the association with all-cause mortality in different locations across the globe.On behalf of the MCC Network
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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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».