The establishment of National Air Quality Health Index in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A new Air Quality Health Index (AQHI) was developed in Canada or several single cities as a promising health risk communication tool. OBJECTIVES: To construct a national AQHI in China and compare its validity in predicting daily mortality risk with the existing Air Quality Index (AQI). METHODS: We established the AQHI as the sum of excess total mortality risks associated with multiple air pollutants in 272 representative Chinese cities from 2013 to 2015 (termed as "total AQHI"). The mortality risks per unit change of air pollutant concentrations were determined according to a time-series analysis in each city. Separate AQHIs were established for subgroups classified by age and sex and for main cardiopulmonary diseases (termed as "specific AQHIs"). For validation, AQHIs and AQI were established using the data of 2015 (N = 272) and compared their associations with daily mortality using the data of 2013-2014 (N = 144). RESULTS: The concentration-response coefficients of fine particulate matter, nitrogen dioxide and ozone were adopted in constructing AQHI. There were almost linear exposure-response relationships between AQHIs and daily mortality. The total AQHI and specific AQHIs had very similar associations with daily mortality. AQHI and AQI showed similar associations with daily cause-specific mortality in terms of average magnitude, numbers of cities of positive associations and model fit statistics. CONCLUSIONS: AQHI may have comparable performance with AQI in communicating acute health risks of air pollution in China. There seems no need to establish specific AQHIs for different age groups, gender and causes of deaths.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».