Associations Between Hourly Ambient Particulate Matter Air Pollution and Ambulance Emergency Calls: Time-Stratified Case-Crossover Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Associations between short-term exposure to ambient particulate matter (PM) air pollutants and mortality or hospital admissions have been well-documented in previous studies. Less is known about the associations of hourly exposure to PM air pollutants with ambulance emergency calls (AECs) for all causes and specific causes by conducting a case-crossover study. In addition, different patterns of AECs may be attributed to different seasons and daytime or nighttime periods. Objective In this study, we quantified the risk of all-cause and cause-specific AECs associated with hourly PM air pollutants between January 1, 2013, and December 31, 2019, in Shenzhen, China. We also examined whether the observed associations of PM air pollutants with AECs for all causes differed across strata defined by sex, age, season, and the time of day. Methods We used ambulance emergency dispatch data and environmental data between January 1, 2013, and December 31, 2019, from the Shenzhen Ambulance Emergency Centre and the National Environmental Monitor Station to conduct a time-stratified case-crossover study to estimate the associations of air pollutants (ie, PM with an aerodynamic diameter less than 2.5 µm [PM2.5] or 10 µm [PM10]) with all-cause and cause-specific AECs. We generated a well-established, distributed lag nonlinear model for nonlinear concentration response and nonlinear lag-response functions. We used conditional logistic regression to estimate odds ratios with 95% CIs, adjusted for public holidays, season, the time of day, the day of the week, hourly temperature, and hourly humidity, to examine the association of all-cause and cause-specific AECs with hourly air pollutant concentrations. Results A total of 3,022,164 patients were identified during the study period in Shenzhen. Each IQR increase in PM2.5 (24.0 µg/m3) and PM10 (34.0 µg/m3) concentrations over 24 hours was associated with an increased risk of AECs (PM2.5: all-cause, 1.8%, 95% CI 0.8%-2.4%; PM10: all-cause, 2.0%, 95% CI 1.1%-2.9%). We observed a stronger association of all-cause AECs with PM2.5 and PM10 in the daytime than in the nighttime (PM2.5: daytime, 1.7%, 95% CI 0.5%-3.0%; nighttime, 1.4%, 95% CI 0.3%-2.6%; PM10: daytime, 2.1%, 95% CI 0.9%-3.4%; nighttime, 1.7%, 95% CI 0.6%-2.8%) and in the older group than in the younger group (PM2.5: 18-64 years, 1.4%, 95% CI 0.6%-2.1%; ≥65 years, 1.6%, 95% CI 0.6%-2.6%; PM10: 18-64 years, 1.8%, 95% CI 0.9%-2.6%; ≥65 years, 2.0%, 95% CI 1.1%-3.0%). Conclusions The risk of all-cause AECs increased consistently with increasing concentrations of PM air pollutants, showing a nearly linear relationship with no apparent thresholds. PM air pollution increase was associated with a higher risk of all-cause AECs and cardiovascular diseases–, respiratory diseases–, and reproductive illnesses–related AECs. The results of this study may be valuable to air pollution attributable to the distribution of emergency resources and consistent air pollution control.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».