TIMING OF AND LOCATION AT STROKE ONSET: IMPLICATIONS FOR CHARACTERIZING SHORT TERM EFFECTS FROM AMBIENT AIR POLLUTION
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Time-series and case-crossover studies have found that short-term increases in ambient air pollution are associated with a higher risk of stroke. These studies have typically used the day of presentation to an emergency department to infer the time of stroke. The objective of this study is to improve our understanding of potential sources of bias that could arise from the use of hospital administrative data to estimate the risk of stroke from exposure to ambient air pollution. Methods: We collected survey data from 336 stroke patients in Edmonton, Canada on the date, time, location and nature of activities at onset of stroke symptoms. The daily mean concentration of ambient NO2 and PM2.5 on the self-reported day of stroke onset was estimated from continuous fixed site monitoring stations. Results: Among the 241 patients who were able to recall when their stroke started, 72.6% experienced stroke onset the same day they presented to the emergency department; there was no systematic difference in assigned pollution levels for either NO2 or PM2.5. At the time of stroke onset, 90% were inside at the time of stroke onset. On the day of their stroke, most patients (84.5%) reported that for most of the day they were within a 15 minute drive from home. Conclusions: Our analysis suggests that day of presentation obtained from hospital administrative records can reasonably capture onset of stroke, and that any associated errors are unlikely to be important source of bias when estimating air pollution risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».