Air Pollution and Emergency Department Visits for Infectious Diseases in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relation between ambient air pollution and emergency department (ED) visits due to certain infectious diseases in Toronto, Canada. The National Ambulatory Care Reporting System database was used to draw the corresponding health cases. Daily data on ED visits, ambient air pollution concentration levels, and weather conditions during the period from April 2004 to December 2015 (4,292 days in total) were linked together and used in statistical models. Six air pollutants (fine particulate matter PM2.5, CO, NO2, SO2, ozone O3 as a daily average, and ozone O3-8 hour ozone, as a maximum eight hour average) were investigated. In addition, the Air Quality Health Index (combining NO2, O3, and PM2.5) was also considered. The time-stratified case-crossover technique was applied in the study design. Conditional Poisson models were created using the daily counts of ED visit data. The considered factors, air pollutants and weather, were lagged by the same number of days, from 0 to 14. In the period of the study 339,644 ED visits were identified; 177,619 for females and 162,025 for males. For each air pollutant 270 models were realized (15 lags x 18 strata). Ambient air pollution concentrations lagged by 2, 3, and 5 days have the highest impact on ED visits, with 34, 32, and 35 positive associations, respectively. For all patients and an increase in a one interquartile range (IQR=1.2 ppb) of sulphur dioxide, the following values of the relative risks (RR) were estimated: RR=1.005 (95% confidence interval: 0.998, 1.013), 1.008 (1.001, 1.016), 1.009 (1.001, 1.016), 1.011 (1.004, 1.019), 1.007 (0.987, 1.028), and 1.009 (1.002, 1.016) for lags from 0 to 5, respectively. The results suggest that exposures for certain air pollutants (mainly CO, O3, and SO2) in urban environment affect the number of ED visits related to infectious diseases.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».