Air pollution and emergency department visits for urticaria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction. This study investigates associations between air pollution and emergency department (ED) visits for urticaria in Toronto, Canada. Aim. To verify the hypothesis that urticaria are related to air pollution. Material and methods. The National Ambulatory Care Reporting System database is used to draw the daily ED visits. The L50 section of the International Classification of Disease 10 th Revision is applied to extract ED visits whose primary causes was urticaria-related skin condition. Statistical models (condition Poisson regression) using daily counts of ED visits are constructed for urticaria (health response) with ambient air pollution concentrations and weather factors as independent variable. Two air quality health indexes and six ambient air pollutants: fine particulate matter PM 2.5 , O 3 , CO, NO 2 , SO 2 , and maximum 8-hour average ozone are considered as an exposure. Results. A total of 176 statistically significant (P-Value <0.05) positive correlations were identified over the 15 day lag period (0-14 days). For daily average of ambient ozone, 74 positive correlations were observed with the following relative risks (RR) for a one interquartile range (IQR=12.8 ppb) increase: RR=1.361 (95% confidence interval: 1.302, 1.404), 1.359 (1.299, 1.401), 1.351 (1.281, 1.404) in the warm season (April-September), lag 0, and RR=1.019 (1.013, 1.025), 1.023 (1.016, 1.030), 1.014 (1.007, 1.021), lag 1, in the cold period (October-March), for all, females, and males, respectively. 10, 45 and 45 positive correlations were also obtained for sulfur dioxide, fine particulate matter, and daily maximum 8-hour average ozone concentrations, respectively. Conclusions. The results indicate that urban ambient air pollution could influence the numbers of ED visits for urticaria. Ambient ozone was determined as the main environmental factor contributing to these associations.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».