Respiratory Health Impacts of Outdoor Air Pollution and the Efficacy of Local Risk Communication in Quito, Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
Relatively few studies on the adverse health impacts of outdoor air pollution have been conducted in Latin American cities, whose pollutant mixtures and baseline health risks are distinct from North America, Europe, and Asia. This study evaluates respiratory morbidity risk associated with ambient air pollution in Quito, Ecuador, and specifically evaluates if the local air quality index accurately reflects population-level health risks. Poisson generalized linear models using air pollution, meteorological, and hospital admission data from 2014 to 2015 were run to quantify the associations of air pollutants and index values with respiratory outcomes in single- and multi-pollutant models. Significant associations were observed for increased respiratory hospital admissions and ambient concentrations of fine particulate matter (PM2.5), ozone (O3), nitrogen dioxide (NO2), and sulfur dioxide (SO2), although some of these associations were attenuated in two-pollutant models. Significant associations were also observed for index values, but these values were driven almost entirely by daily O3 concentrations. Modifications to index formulation to more fully incorporate the health risks of multiple pollutants, particularly for NO2, have the potential to greatly improve risk communication in Quito. This work also increases the equity of the existing global epidemiological literature by adding new air pollution health risk values from a highly understudied region of the world.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».