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Enregistrement W3126431874 · doi:10.1007/s11356-021-12519-3

Ambient air pollution and emergency department visits in Toronto, Canada

2021· article· en· W3126431874 sur OpenAlexaffabout
Mieczysław Szyszkowicz, Nicholas de Angelis

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science and Pollution Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensCarleton UniversityHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollutantAir pollutionAir pollutantsAir quality indexNitrogen dioxideEnvironmental scienceEnvironmental healthAir pollutant concentrationsPollutionMedicineMeteorologyGeographyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the acute impact of various air pollutants on various disease groups in the urban area of the city of Toronto, Canada. Statistical models were developed to estimate the relative risk of an emergency department visit associated with ambient air pollution concentration levels. These models were generated for 8 air pollutants (lagged from 0 to 14 days) and for 18 strata (based on sex, age group, and season). Twelve disease groups extracted from the International Classification of Diseases 10th Revision (ICD-10) were used as health classifications in the models. The qualitative results were collected in matrices composed of 18 rows (strata) and 15 columns (lags) for each air pollutant and the 12 health classifications. The matrix cells were assigned a value of 1 if the association was positively statistically significant; otherwise, they were assigned to a value of 0. The constructed matrices were totalized separately for each air pollutant. The resulting matrices show qualitative associations for grouped diseases, air pollutants, and their corresponding lagged concentrations and indicate the frequency of statistically significant positive associations. The results are presented in colour-gradient matrices with the number of associations for every combination of patient strata, pollutant, and lag in corresponding cells. The highest number of the associations was 8 (of 12 possible) obtained for the same day exposure to carbon monoxide, nitrogen dioxide, and days with elevated air quality health index (AQHI) values. For carbon monoxide, the number of the associations decreases with the increasing lags. For this air pollutant, there were almost no associations after 8 days of lag. In the case of nitrogen dioxide, the associations persist even for longer lags. The numerical values obtained from the models are provided for every pollutant. The constructed matrices are a useful tool to analyze the impact of ambient air pollution concentrations on public 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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