Association between ambient air pollution and childhood respiratory diseases in low- and middle-income Asian countries: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Ambient air pollution has been associated with respiratory diseases in children. However, little is known about its impact on low- and middle-income countries (LMICs) in Asia. This systematic review investigates and summarises the associations between short- and long-term exposure to ambient air pollutants and childhood respiratory diseases. We conducted a systematic search of peer-reviewed articles on PubMed, Scopus and Ovid MEDLINE. Observation study designs consisting of the cohort, cross-sectional, case-crossover, and time series study were included. The quality assessment was conducted based on the study designs, using the AXIS (Appraisal Tool for Cross-Sectional Studies), NOS (Newcastle-Ottawa scale) and the Mustafíc criteria. Each of the included studies was appraised to evaluate the risk of bias using an adapted OHAT (Office of Health Assessment and Translation) assessment tool. A total of 41 articles with high and medium quality from 2015 to 2019 were included in this review. The studies reported exposure to a high concentration of ambient air pollution (PM10 n = 25, PM2.5 n = 22, SO2 n = 13, NO2 n = 24, CO n = 5, O3 n = 7) was significantly correlated with increased risk of childhood respiratory morbidity and mortality across different age groups and countries. However, the distribution of the studies did not cover all Asian LMICs. Due to the age group variation, it was impossible to identify specific groups susceptible to ambient air pollution's adverse effects. Short- and long-term exposure to ambient air pollution is associated with increased childhood respiratory morbidity and mortality in Asian LMICs. There is a need for more studies focused on the relationship between ambient air pollution and childhood respiratory diseases, especially in Asian countries with poor air quality and rapid urbanisation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».