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Enregistrement W4378575394 · doi:10.2196/47022

Associations Between Hourly Ambient Particulate Matter Air Pollution and Ambulance Emergency Calls: Time-Stratified Case-Crossover Study

2023· article· en· W4378575394 sur OpenAlexvenueno aff
Qiang Zhou, Hanxu Shi, Rengyu Wu, Hong Zhu, Chongzhen Qin, Zhisheng Liang, Shengzhi Sun, Junfeng Zhao, Yasha Wang, Jie Huang, Yinzi Jin, Zhi‐Jie Zheng, Jingyan Li, Zhenyu Zhang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaSanming Project of Medicine in Shenzhen
Mots-clésEnvironmental scienceParticulatesAir pollutionConditional logistic regressionNames of the days of the weekEnvironmental healthOddsPollutantAir pollutantsMeteorologyLogistic regressionMedicinePopulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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