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Enregistrement W3092328889 · doi:10.1016/s2542-5196(20)30197-2

Household and personal air pollution exposure measurements from 120 communities in eight countries: results from the PURE-AIR study

2020· article· en· W3092328889 sur OpenAlexafffund
Matthew Shupler, Perry Hystad, Aaron Birch, Daniel Miller-Lionberg, Matthew Jeronimo, Raphael E. Arku, Yen Li Chu, Maha Mushtaha, Laura Heenan, Sumathy Rangarajan, Pamela Serón, Fernando Laņas, Fairuz Cazor, Patricio López‐Jaramillo, Paul Anthony Camacho, Maritza Pérez, Karen Yeates, Nicola West, Tatenda Ncube, Brian Ncube, Jephat Chifamba, Rita Yusuf, Afreen Khan, Bo Hu, Xiaoyun Liu, Wei Li, Lap Ah Tse, Parthiban Kumar, Rajeev Gupta, Indu Mohan, KG Jayachitra, Prem Mony, Kamala Rammohan, Sanjeev Nair, P. V. M. Lakshmi, Vivek Sagar, Romaina Iqbal, Khawar Kazmi, Salim Yusuf, Michael Bräuer

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthServierOntario Ministry of Health and Long-Term CareBoehringer IngelheimCanadian Institutes of Health ResearchAstraZeneca CanadaSanofiOffice of the DirectorGlaxoSmithKline
Mots-clésAir pollutionParticulatesEnvironmental sciencePollutionGeographyMegacityChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Approximately 2·8 billion people are exposed to household air pollution from cooking with polluting fuels. Few monitoring studies have systematically measured health-damaging air pollutant (ie, fine particulate matter [PM 2·5 ] and black carbon) concentrations from a wide range of cooking fuels across diverse populations. This multinational study aimed to assess the magnitude of kitchen concentrations and personal exposures to PM 2·5 and black carbon in rural communities with a wide range of cooking environments. Methods As part of the Prospective Urban and Rural Epidemiological (PURE) cohort, the PURE-AIR study was done in 120 rural communities in eight countries (Bangladesh, Chile, China, Colombia, India, Pakistan, Tanzania, and Zimbabwe). Data were collected from 2541 households and from 998 individuals (442 men and 556 women). Gravimetric (or filter-based) 48 h kitchen and personal PM 2·5 measurements were collected. Light absorbance (10 −5 m −1 ) of the PM 2·5 filters, a proxy for black carbon concentrations, was calculated via an image-based reflectance method. Surveys of household characteristics and cooking patterns were collected before and after the 48 h monitoring period. Findings Monitoring of household air pollution for the PURE-AIR study was done from June, 2017, to September, 2019. A mean PM 2·5 kitchen concentration gradient emerged across primary cooking fuels: gas (45 μg/m 3 [95% CI 43–48]), electricity (53 μg/m 3 [47–60]), coal (68 μg/m 3 [61–77]), charcoal (92 μg/m 3 [58–146]), agricultural or crop waste (106 μg/m 3 [91–125]), wood (109 μg/m 3 [102–118]), animal dung (224 μg/m 3 [197–254]), and shrubs or grass (276 μg/m 3 [223–342]). Among households cooking primarily with wood, average PM 2·5 concentrations varied ten-fold (range: 40–380 μg/m 3 ). Fuel stacking was prevalent (981 [39%] of 2541 households); using wood as a primary cooking fuel with clean secondary cooking fuels (eg, gas) was associated with 50% lower PM 2·5 and black carbon concentrations than using only wood as a primary cooking fuel. Similar average PM 2·5 personal exposures between women (67 μg/m 3 [95% CI 62–72]) and men (62 [58–67]) were observed. Nearly equivalent average personal exposure to kitchen exposure ratios were observed for PM 2·5 (0·79 [95% 0·71–0·88] for men and 0·82 [0·74–0·91] for women) and black carbon (0·64 [0·45–0·92] for men and 0·68 [0·46–1·02] for women). Interpretation Using clean primary fuels substantially lowers kitchen PM 2·5 concentrations. Importantly, average kitchen and personal PM 2·5 measurements for all primary fuel types exceeded WHO's Interim Target-1 (35 μg/m 3 annual average), highlighting the need for comprehensive pollution mitigation strategies. Funding Canadian Institutes for Health Research, National Institutes of Health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,109 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations160
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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