Temporal and spatial effect of air pollution on hospital admissions for myocardial infarction: a case-crossover study
Notice bibliographique
Résumé
Background: In studies showing associations between ambient air pollution and myocardial infarction (MI), data have been lacking on the inherent spatial variability of air pollution. The aim of this study was to determine whether the long-term spatial distribution of air pollution influences short-term temporal associations between air pollution and admission to hospital for MI. Methods: We identified adults living in Calgary who were admitted to hospital for an MI between 2004 and 2012. We evaluated associations between short-term exposure to air pollution (ozone [O3], nitrogen dioxide [NO2], sulfur dioxide [SO2], carbon monoxide [CO], particulate matter < 10 μm in diameter [PM10] and particulate matter < 2.5 μm in diameter [PM2.5]), and hospital admissions for MI using a time-stratified, case-crossover study design. Air Quality Health Index (AQHI) scores were calculated from a composition of O3, NO2 and PM2.5. Conditional logistic regression models were stratified by low, medium and high levels of neighbourhood NO2 concentrations derived from land use regression models; results of these analyses are presented as odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs). Results: From 2004 to 2012, 6142 MIs were recorded in Calgary. Individuals living in neighbourhoods with higher long-term air pollution concentrations were more likely to be admitted to hospital for MI after short-term elevations in air pollution (e.g., 5-day average NO2: OR 1.20, 95% CI 1.03–1.40, per interquartile range [IQR]) as compared with regions with lower air pollution (e.g., 5-day average NO2: OR 0.90, 95% CI 0.78–1.04, per IQR). In high NO2 tertiles, the AQHI score was associated with MI (e.g., 5-day average OR 1.13, 95% CI 1.02–1.24, per IQR; 3-day average OR 1.13, 95% CI 1.04–1.23, per IQR). Interpretation: Our results show that the effect of air pollution on hospital admissions for MI was stronger in areas with higher NO2 concentrations than that in areas with lower NO2 concentrations. Individuals living in neighbourhoods with higher traffic-related pollution should be advised of the health risks and be attentive to special air quality warnings.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».