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Enregistrement W3104200098 · doi:10.1016/j.ecoenv.2020.111590

Association of change in air quality with hospital admission for acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease in Guangdong, China: A province-wide ecological study

2020· article· en· W3104200098 sur OpenAlexaff
Zihui Wang, Yumin Zhou, Yongbo Zhang, Xiaoliang Huang, Xianzhong Duan, Duohong Chen, Yubo Ou, Longhui Tang, Shiliang Liu, Wei Hu, Chenghao Liao, Yijia Zheng, Long Wang, Min Xie, Jinzhen Zheng, Sha Liu, Ming Luo, Fan Wu, Zhishan Deng, Heshen Tian, Jieqi Peng, Huajing Yang, Shan Xiao, Xinwang Wang, Nanshan Zhong, Pixin Ran

Notice bibliographique

RevueEcotoxicology and Environmental Safety · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaGuangzhou Science and Technology Program key projectsGuangdong Science and Technology DepartmentNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Guangzhou City
Mots-clésExacerbationChinaPulmonary diseaseMedicineAir quality indexEcological studyHospital admissionDiseaseAcute exacerbation of chronic obstructive pulmonary diseaseIntensive care medicineEmergency medicineEnvironmental healthEcologyGeographyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To assess possible effect of air quality improvements, we investigated the temporal change in hospital admissions for acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease (AECOPD) associated with pollutant concentrations. We collected daily concentrations of particulate matter (i.e., PM2.5, PM10 and PMcoarse), sulfur dioxide (SO2), nitrogen dioxide (NO2), carbon monoxide (CO), ozone (O3), and admissions for AECOPD for 21 cities in Guangdong from 2013 to 2017. We examined the association of air pollution with AECOPD admissions using two-stage time-series analysis, and estimated the annual attributable fractions, numbers, and direct hospitalization costs of AECOPD admissions with principal component analysis. From 2013–2017, mean daily concentrations of SO2, PM10 and PM2.5 declined by nearly 40%, 30%, and 26% respectively. As the average daily 8 h O3 concentration increased considerably, the number of days exceeding WHO target (i.e.,100 μg/m³) increased from 103 in 2015–152 in 2017. For each interquartile range increase in pollutant concentration, the relative risks of AECOPD admission at lag 0–3 were 1.093 (95% CI 1.06–1.13) for PM2.5, 1.092 (95% CI 1.08–1.11) for O3, and 1.092 (95% CI 1.05–1.14) for SO2. Attributable fractions of AECOPD admission advanced by air pollution declined from 9.5% in 2013 to 4.9% in 2016, then increased to 6.0% in 2017. A similar declining trend was observed for direct AECOPD hospitalization costs. Declined attributable hospital admissions for AECOPD may be associated with the reduction in concentrations of PM2.5, PM10 and SO2 in Guangdong, while O3 has emerged as an important risk factor. Summarizes the main finding of the work: Reduction in PM may result in declined attributable hospitalizations for AECOPD, while O3 has emerged as an important risk factor following an intervention.

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)0,001
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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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