Burden of cardiovascular diseases associated with fine particulate matter in Beijing, China: an economic modelling study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the economic and humanistic burden associated with cardiovascular diseases that were attributable to fine particulate matter (≤ 2.5 μg/m3 in aerodynamic diameter; PM2.5) in Beijing. Methods This study used a health economic modelling approach to compare the actual annual average PM2.5 concentration with the PM2.5 concentration limit (35 µg/m3) as defined by the Chinese Ambient Air Quality Standard in terms of cardiovascular disease outcomes in Beijing adult population. The outcomes included medical costs, quality-adjusted life-years (QALYs) and net monetary loss (NML). Beijing annual average PM2.5 concentration was around 105 µg/m3 during 2013–2015. Therefore, we estimated the differences in cardiovascular outcomes of Beijing adults between exposure to the PM2.5 concentration of 105 µg/m3 and exposure to the concentration of 35 µg/m3. According to WHO estimates, the hazard ratios of coronary heart disease and stroke associated with the increase of PM2.5 concentration from 35 to 105 µg/m3 were 1.15 and 1.29, respectively. Results The total 1-year excess medical costs of cardiovascular diseases associated with PM2.5 pollution in Beijing was US$147.9 million and the total 1-year QALY loss was 92 574 in 2015, amounting to an NML of US$2281.8 million. The expected lifetime incremental costs for a male Beijing adult and a female Beijing adult were US$237 and US$163, the corresponding QALY loss was 0.14 and 0.12, and the corresponding NML was US$3514 and US$2935. Conclusions PM2.5-related cardiovascular diseases imposed high economic and QALY burden on Beijing society. Continuous and intensive investment on reducing PM2.5 concentration is warranted even when only cardiovascular benefits are considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | high |
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».