Determinants of personal exposure to PM2.5 and black carbon in Chinese adults: A repeated-measures study in villages using solid fuel energy
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to air pollution is a leading health risk factor. The variance components and contributions of indoor versus outdoor source determinants of personal exposure to air pollution are poorly understood, especially in settings of household solid fuel use. We conducted a panel study with up to 4 days of repeated measures of integrated gravimetric personal exposure to PM2.5 and black carbon in 787 men and women (ages 40–79) living in peri-urban villages in northern (Beijing and Shanxi) and southern (Guangxi) China. We simultaneously measured outdoor PM2.5 and collected questionnaire data on sociodemographic characteristics and indoor pollution sources including tobacco smoking and solid fuel stove use. We obtained over 2000 days of personal exposure monitoring which showed higher exposures in the heating season (geometric mean (GM): 108 versus 65 μg/m3 in the non-heating season for PM2.5) and among northern participants (GM: 90 versus 59 μg/m3 in southern China in the non-heating season for PM2.5). We used mixed-effects models to estimate within- and between-participant variance components and to assess the determinants of exposures. Within-participant variance in exposure dominated the total variability (68–95%). Outdoor PM2.5 was the dominant variable for explaining within-participant variance in exposure to PM2.5 (16%). Household fuel use (PM2.5: 8%; black carbon: 10%) and smoking status (PM2.5: 27%; black carbon: 5%) explained the most between-participant variance. Indoor sources (solid fuel stoves, tobacco smoking) were associated with 13–30% higher exposures to air pollution and each 10 μg/m3 increase in outdoor PM2.5 was associated with 6–8% higher exposure. Our findings indicate that repeated measurements of daily exposure are likely needed to capture longer-term exposures in settings of household solid fuel use, even within a single season, and that reducing air pollution from both outdoor and indoor sources is likely needed to achieve measurable reductions in exposures to air pollution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».