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Enregistrement W4297502054 · doi:10.1126/sciadv.abo3381

How low can you go? Air pollution affects mortality at very low levels

2022· article· en· W4297502054 sur OpenAlexaff
Scott Weichenthal, Lauren Pinault, Tanya Christidis, Richard T. Burnett, Jeffrey R. Brook, Yen Li Chu, Dan L. Crouse, Anders C. Erickson, Perry Hystad, Chi Li, Randall V. Martin, Jun Meng, Amanda J. Pappin, Michael Tjepkema, Aaron van Donkelaar, Crystal Weagle, Michael Bräuer

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaDalhousie UniversityUniversity of TorontoMcGill UniversityStatistics CanadaUniversity of British ColumbiaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir pollutionEnvironmental healthEnvironmental scienceParticulatesPollutionParticulate pollutionGuidelinePopulationRange (aeronautics)GeographyMedicineBiologyEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization (WHO) recently released new guidelines for outdoor fine particulate air pollution (PM 2.5 ) recommending an annual average concentration of 5 μg/m 3 . Yet, our understanding of the concentration-response relationship between outdoor PM 2.5 and mortality in this range of near-background concentrations remains incomplete. To address this uncertainty, we conducted a population-based cohort study of 7.1 million adults in one of the world’s lowest exposure environments. Our findings reveal a supralinear concentration-response relationship between outdoor PM 2.5 and mortality at very low (<5 μg/m 3 ) concentrations. Our updated global concentration-response function incorporating this new information suggests an additional 1.5 million deaths globally attributable to outdoor PM 2.5 annually compared to previous estimates. The global health benefits of meeting the new WHO guideline for outdoor PM 2.5 are greater than previously assumed and indicate a need for continued reductions in outdoor air pollution around the world.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations142
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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