The Mental Health and Well-being Effects of Wildfire Smoke: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Smoke from wildfires is a growing public health risk due to the enormous amount of smoke related pollution that is produced and can travel thousands of kilometers from its source. While many studies have documented the physical health harms of wildfire smoke, less is known about the effects on mental health and well-being. Understanding the effect of wildfire smoke on mental-health and well-being is crucial as the world enters a time in which wildfire smoke events can spread long distances past the immediate burn for prolonged periods of time. The aim of this scoping review is to review the existing information on wildfire smoke’s impact on mental health and well-being and to develop a model for understanding the pathways in which wildfire smoke may contribute to mental health distress. Methods We conducted searches using PubMed, Medline, Embase, Google, Scopus, and ProQuest for 1990-2022. These searches yielded 200 articles with 16 publications meeting inclusion criteria following screening and eligibility assessment and 3 more from the bibliographies of these articles were included for a total of 19 publication. Results Our review suggests that exposure to wildland smoke may have mental health impacts, particularly in episodes of chronic and persistent smoke events, but the evidence is inconsistent and limited. Qualitative studies disclose a wider range of impacts across multiple mental health and well-being domains. The potential pathways connecting wildfire smoke with mental health and well-being may operate at several levels including the physiological, physical, psychological, emotional, social, practical, and ecological. Conclusions We identify several priorities for future research: 1) applying more rigorous methods to generate more robust conclusions about the mental health and well-being impacts of wildfire smoke; 2) differentiating between mental illness or probable mental illness on the one hand and emotional well-being on the other; 3) identifying the contextual factors that set the stage for mental health and well-being effects, and; 4) identifying the causal processes that link wildfire smoke to mental health and well-being effects. The pathways model we provide can serve as a basis for further research and for mental-health and well-being protection interventions.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».