Impacts of Wildfire Smoke and Air Pollution on a Pediatric Population with Asthma: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires are increasing yearly in number and severity as a part of the evolving climate crisis. These fires are a significant source of air pollution, a common driver of flares in cardiorespiratory disease, including asthma, which is the most common chronic disease of childhood. Poorly controlled asthma leads to significant societal costs through morbidity, mortality, lost school and work time and healthcare utilization. This retrospective cohort study set in Calgary, Canada evaluates the relationship between asthma exacerbations during wildfire smoke events and equivalent low-pollution periods in a pediatric asthma population. Air pollution was based on daily average levels of PM2.5. Wildfire smoke events were determined by combining information from provincial databases and local monitors. Exposures were assumed using postal codes in the health record at the time of emergency department visits. Provincial claims data identified 27,501 asthma exacerbations in 57,375 children with asthma between 2010 to 2021. Wildfire smoke days demonstrated an increase in asthma exacerbations over the baseline (incidence rate ratio: 1.13; 95% CI: 1.02–1.24); this was not seen with air pollution in general. Increased rates of asthma exacerbations were also noted yearly in September. Asthma exacerbations were significantly decreased during periods of COVID-19 healthcare precautions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».