Wood Smoke PM10 and Hospital Admissions in Seven Regional Australian Towns
Notice bibliographique
Résumé
Background While the toxicology and epidemiology of particulate emissions from industry and transportation is well understood the picture for wood smoke is less clear. Exposure to ambient wood smoke is associated with mortality and respiratory outcomes, with some evidence of associations with cardiovascular outcomes. The use of wood heating in regional Australian towns is common and ambient particulate exposures during winter can be high. Aims We aimed to quantify the association between hospital admissions and wood smoke derived PM10 in regional Australian towns. Methods Daily winter PM10 concentrations were available from seven towns (population range= 18,961-57,015) between 1999 and 2006 for varying periods (range= 1-8 years). We used a time-stratified case-crossover design to assess the association between winter time PM10 and hospital admissions (cardiovascular, respiratory and asthma). Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated and models were adjusted for daily meteorology, influenza epidemics and holidays. Summary estimates for the seven towns were calculated using meta analyses for each lag and for the largest magnitude lag (maximum |z|). Results Town daily mean PM10 concentrations ranged from 15.5 to 27.2µg/m3. Meta analysis estimates found that a 10µg/m3 increase in PM10 was associated with a small magnitude increase in cardiovascular admissions (lag 2 days, OR=1.02[95%CI: 0.99 to 1.05]; lag maximum |z|, OR=1.02[95%CI: 1.00 to 1.05]), but was not associated with admissions for all respiratory conditions or asthma. Conclusions Our results add to the emerging evidence that exposure to wood smoke derived particulate is associated with cardiovascular conditions, although the relatively small populations of our seven study towns and the limited availability of PM10 exposure data means our results should be viewed with caution. Our study supports the development of policies to reduce PM10 from solid fuel combustion while maintaining access to affordable heating.
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 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».