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Enregistrement W3207538733 · doi:10.3389/ijph.2021.1604483

WHO Air Quality Guidelines Need to be Adopted

2021· editorial· en· W3207538733 sur OpenAlexfundno aff
Heresh Amini

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Public Health · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenUniversity of British ColumbiaNovo Nordisk
Mots-clésPublic healthEnvironmental healthQuality (philosophy)Political scienceMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is very well known that air pollution causes death, and a wide spectrum of health conditions, with considerable burden for the world's population [1].There is evidence also for the association of air pollution with SARS-CoV-2 transmission, COVID-19 infection severity, and its mortality [2][3][4].The World Health Organization (WHO) has launched air quality guidelines (AQG) 2021 about 15 years after 2005 AQGs for short-and long-term exposure to a range of air pollutants, such as particulate matter (PM 2.5 and PM 10 ), ozone (O 3 ), nitrogen dioxide (NO 2 ), sulfur dioxide (SO 2 ) and carbon monoxide (CO) [5].In brief, most 2021 AQGs are lower compared to 2005 using updated WHO methodology, and given the fact that new evidence shows health effects occur even at lower exposure levels [6][7][8].The updated WHO AQGs are based on thorough systematic reviews and meta-analyses of evidence up to mid-2020 [5].Of notable updates, the 2021 AQG compared to 2005 for annual mean exposure to PM 2.5 reduced from 10 to 5 µg/m 3 , PM 10 reduced from 20 to 15, and NO 2 reduced from 40 to 10 µg/ m 3 .Furthermore, there is new 2021 AQG for peak season O 3 (60 µg/m 3 ) and 24-hour exposure to CO (4 mg/m 3 ).The AQG for 24-hour exposure to SO 2 increased from 20 µg/ m 3 in 2005 to 40 µg/m 3 in 2021, which is due to updated evidence and methodology for AQGs.Amongst other updates, the 2021 AQGs also provide good practice statements for certain types of PM, such as black carbon/elemental carbon, ultrafine particles, and dust-and sandstorms.It is notable that WHO AQGs further provide Interim Targets (ITs) for most pollutants for stepwise progress towards achieving the AQGs.As WHO emphasized, it is very important to note that the 2005 WHO AQGs remain valid for pollutants and those averaging times not covered in 2021 update [5].As shown in Figure 1, it is evident that there is inequality in exposure to air pollution across the world with low-and middle-income countries (LMICs) experiencing higher exposure levels for most pollutants.Currently, large world populated areas do not meet the WHO AQG 2021 for annual mean exposure to PM 2.5 , annual mean NO 2 , and seasonal maximum O 3 , and many countries are even in a position that need to consider IT1 for PM 2.5 (35 µg/m 3 ) as the first step to achieve, which is indeed challenging.NO 2 is considerably higher within urban areas, and ground level O 3 has high values across the Middle East and India (Figure 1).The WHO AQGs 2021 have important implications for WHO member states and public health.With the launch of WHO AQGs 2021, WHO has provided the member states with a tool that need to be adopted to protect public health from air pollution as a so-called "silent killer."As stated in a joint statement by Hoffmann et al. [12], which is endorsed by more than hundred medical, public health, scientific and patient representative societies, such as European Respiratory Society (ERS) and the International Society of Environmental Epidemiology (ISEE), immediate action is needed to use these guidelines for emission reduction policy making and adopt these science-based guidelines and interim targets as national air quality standards.Clearly, healthy lungs and healthy hearts need clean air [3,13].

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0240,029
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,029

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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