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Enregistrement W3095306946 · doi:10.1016/j.chemosphere.2020.128683

Comparison of hospitalization and mortality associated with short-term exposure to ambient ozone and PM2.5 in Canada

2020· article· en· W3095306946 sur OpenAlexafffundabout
Hwashin Hyun Shin, Priyanka Gogna, Aubrey Maquiling, Rajendra Prasad Parajuli, Lani Haque, Benjamin Burr

Notice bibliographique

RevueChemosphere · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversité de MontréalQueen's UniversityHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésOzoneMedicinePoisson regressionAir pollutionAir pollutantsDemographyConfidence intervalPollutantRisk factorToxicologyEnvironmental healthInternal medicinePopulationMeteorologyChemistryGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hospitalization and mortality (H-M) have been linked to air pollution separately. However, previous studies have not adequately compared whether air pollution is a stronger risk factor for hospitalization or mortality. This study aimed to investigate differences in H-M risk from short-term ozone and PM2.5 exposures, and determine whether differences are modified by season, age, and sex. Methods: Daily ozone, PM2.5, temperature, and all-cause H-M counts (ICD-10, A00-R99) were collected for 22–24 Canadian cities for up to 29 years. Generalized additive Poisson models were employed to estimate associations between each pollutant and health outcome, which were compared across season (warm, cold, or year-round), age (all ages or seniors > 65), and sex. Results: Overall, ozone and PM2.5 showed higher season-specific risk of mortality than hospitalization: warm-season ozone: 0.54% (95% credible interval, 0.20, 0.85) vs. 0.14% (0.02, 0.27) per 10 ppb; and year-round PM2.5: 0.90% (0.33, 1.41) vs. 0.29% (0.03, 0.56) per 10 μg/m3. While age showed little H-M difference, sex appeared to be a modifier of H-M risk. While females had higher mortality risk, males had higher hospitalization risk: for females, ozone 0.87% (0.36, 1.35) vs. −0.03% (−0.18, 0.11) and PM2.5 1.19% (0.40, 1.90) vs. 0.19% (−0.10, 0.47); and for males ozone 0.20% (−0.28, 0.65) vs. 0.35% (0.18, 0.51). Conclusion: This study found H-M differences attributable to ozone and PM2.5, suggesting that both are stronger risk factors for mortality than hospitalization. In addition, there were clear H-M differences by sex: specifically, females showed higher mortality risk and males showed higher hospitalization risk.

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)0,003
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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