Short-term exposure to ozone and economic burden of premature mortality in Italy: A nationwide observation study
Notice bibliographique
Résumé
Italy is among the countries with the highest ozone concentration in Europe. However, the mortality burden of ozone and related economic loss has not been fully characterized. This study aimed to estimate the ozone-mortality association in Italy and evaluate attributable mortality burden and related economic loss in 2015–2019. We collected daily all-cause mortality data stratified by age and sex from 2015 to 2019 in 107 provinces of Italy. A two-stage time-series framework was applied to estimate the association between daily maximum eight-hour average ozone and mortality as well as economic loss. An overall increase in the risk of mortality (RR=1.0043, 95% CI: 1.0029, 1.0057) was associated with every 10 µg/m3 increase in ozone. Generally, a total of 70,060 deaths and $65 billion economic loss were attributed to ozone exposure, corresponding to 3.11% of mortality and about 0.5% of the national GDP during the study period, respectively. The highest ozone-related mortality burden (30,910 deaths) and economic loss ($29.24 billion) were observed in the hot season. This nationwide study suggested considerable mortality burden and economic loss were associated with exposure to ozone. More actions and policies should be proposed to reduce ozone levels and help the public protect their health.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».