Does air pollution modify the effect of heat on mortality during the warm season? Results from a multi-country study.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The health effects of heat on mortality are well known worldwide, less is known on the synergistic effect of heat and air pollutants. The aim of the study is to estimate the role of air pollution as effect modifier of the association between temperature and mortality effects during the warm season (6 months) in 24 countries across the globe.Methods: Time-series analysis was run for each city. Heat effects were estimated as the percent change in mortality for increases in mean temperature between the 75th and 99th percentile. To evaluate the interaction, a bivariate tensor product between mean air temperature (lag 0-1) and either PM10 or ozone (both lag 0-1) was defined and temperature estimates were extrapolated at three pollutant percentile levels: low (10th), medium (50th), and high (90th).Results: Daily mortality, mean temperature (°C) and air pollution data (PM10 and ozone) for 482 cities were considered. Meta-analytical results showed statistically significant effects of heat on mortality for increasing levels of ozone and PM10. Considering the interaction with PM10, temperature estimates rose from 7.1% (CI 95%:3.1%-11.2%) to 14.5% (CI 95%:10.2%-9.0%) in the low and high levels respectively. A similar trend was observed when considering effect modification by ozone, with estimates ranging from 3.4% (CI 95%:1.0%-5.8%) to 12.8 % (CI 95%: 8.7%-17.1%) in the low and high levels respectively. Considering country specific estimates some heterogeneity was observed with a positive trend in the effect of heat by levels of PM10 in Australia, Brazil, Canada, S. Korea, and most European countries and similarly in Australia, Canada, Japan, Thailand, USA and European countries for ozone.Conclusion: This study shows the synergistic effect of heat and pollution on mortality during summer, which is important when considering the future health impacts of climate change.On behalf of the MCC collaborative group.
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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) | 0,000 | 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 ».