Assessing the Risk of Respiratory-Related Healthcare Visits Associated with Wildfire Smoke Exposure in Children 0–18 Years Old: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires are increasing in frequency, size, and intensity, and increasingly affect highly populated areas. Wildfire smoke impacts cardiorespiratory health; children are at increased risk due to smaller airways, a higher metabolic rate and ongoing development. The objective of this systematic review was to describe the risk of pediatric respiratory symptoms and healthcare visits following exposure to wildfire smoke. Medical and scientific databases and the grey literature were searched from inception until December 2020. Included studies evaluated pediatric respiratory-related healthcare visits or symptoms associated with wildfire smoke exposure. Prescribed burns, non-respiratory symptoms and non-pediatric studies were excluded. Risk of bias was evaluated using the National Toxicology Program's Office of Health Assessment and Translation Risk of Bias Rating Tool. Data are presented narratively due to study heterogeneity. Of 2138 results, 1167 titles and abstracts were screened after duplicate removal; 65 full text screens identified 5 pre-post and 11 cross-sectional studies of rural, urban and mixed sites from the USA, Australia, Canada and Spain. There is a significant increase in respiratory emergency department visits and asthma hospitalizations within the first 3 days of exposure to wildfire smoke, particularly in children < 5 years old.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».