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Enregistrement W4281780960 · doi:10.1164/rccm.202111-2657oc

Coarse Particulate Air Pollution and Daily Mortality: A Global Study in 205 Cities

2022· review· en· W4281780960 sur OpenAlexaff
Cong Liu, Jing Cai, Renjie Chen, Francesco Sera, Yuming Guo, Shilu Tong, Shanshan Li, Éric Lavigne, Patricia Matus Correa, Nicolás Valdés Ortega, Hans Orru, Marek Maasikmets, Jouni J. K. Jaakkola, Niilo Ryti, Susanne Breitner, Alexandra Schneider, Klea Katsouyanni, Evangelia Samoli, Masahiro Hashizume, Yasushi Honda, Chris Fook Sheng Ng, Magali Hurtado‐Díaz, César De la Cruz Valencia, Shilpa Rao, Alfonso Diz-Lois Palomares, Susana Pereira Silva, Joana Madureira, Iulian Horia Holobâc, Simona Fratianni, Noah Scovronick, Rebecca M. Garland, Aurelio Tobı́as, Carmen Íñiguez, Bertil Forsberg, Christofer Åström, Ana María Vicedo-Cabrera, Martina S. Ragettli, Yue Leon Guo, Shih‐Chun Pan, Ai Milojevic, Michelle L. Bell, Antonella Zanobetti, Joel Schwartz, Antonio Gasparrini, Haidong Kan

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaNatural Environment Research CouncilMedical Research CouncilMinistry of Science and Technology, TaiwanNational Natural Science Foundation of ChinaNational Health and Medical Research CouncilEuropean CommissionAustralian Research CouncilSight Research UK
Mots-clésMedicineParticulatesConfidence intervalAir pollutionEnvironmental healthNitrogen dioxideOzoneGeneralized additive modelEffect modificationRespiratory systemPollutantDistributed lagDemographyMeteorologyInternal medicineStatisticsEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale The associations between ambient coarse particulate matter (PM2.5–10) and daily mortality are not fully understood on a global scale. Objectives To evaluate the short-term associations between PM2.5–10 and total, cardiovascular, and respiratory mortality across multiple countries/regions worldwide. Methods We collected daily mortality (total, cardiovascular, and respiratory) and air pollution data from 205 cities in 20 countries/regions. Concentrations of PM2.5–10 were computed as the difference between inhalable and fine PM. A two-stage time-series analytic approach was applied, with overdispersed generalized linear models and multilevel meta-analysis. We fitted two-pollutant models to test the independent effect of PM2.5–10 from copollutants (fine PM, nitrogen dioxide, sulfur dioxide, ozone, and carbon monoxide). Exposure–response relationship curves were pooled, and regional analyses were conducted. Measurements and Main Results A 10 μg/m3 increase in PM2.5–10 concentration on lag 0–1 day was associated with increments of 0.51% (95% confidence interval [CI], 0.18%–0.84%), 0.43% (95% CI, 0.15%–0.71%), and 0.41% (95% CI, 0.06%–0.77%) in total, cardiovascular, and respiratory mortality, respectively. The associations varied by country and region. These associations were robust to adjustment by all copollutants in two-pollutant models, especially for PM2.5. The exposure–response curves for total, cardiovascular, and respiratory mortality were positive, with steeper slopes at lower exposure ranges and without discernible thresholds. Conclusions This study provides novel global evidence on the robust and independent associations between short-term exposure to ambient PM2.5–10 and total, cardiovascular, and respiratory mortality, suggesting the need to establish a unique guideline or regulatory limit for daily concentrations of PM2.5–10.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations88
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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