Global health burden and cost of lead exposure in children and adults: a health impact and economic modelling analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lead exposure is a worldwide health risk despite substantial declines in blood lead levels following the leaded gasoline phase-out. For the first time, to our knowledge, we aimed to estimate the global burden and cost of intelligence quotient (IQ) loss and cardiovascular disease mortality from lead exposure. METHODS: In this modelling study, we used country blood lead level estimates from the Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) 2019. We estimated IQ loss (presented as estimated loss in IQ points with 95% CIs) in the global population of children younger than 5 years using the blood lead level-IQ loss function from an international pooled analysis. We estimated the cost of IQ loss, which was calculated only for the proportion of children expected to enter the labour force, as the present value of loss in lifetime income from the IQ loss (presented as cost in US dollars and percentage of gross domestic product with a range). We estimated cardiovascular deaths (with 95% CIs) due to lead exposure among people aged 25 years or older using a health impact model that captures the effect of lead exposure on cardiovascular disease mortality that is mediated through mechanisms other than hypertension. Finally, we used values of statistical life to estimate the welfare cost of premature mortality (presented as cost in US dollars and percentage of GDP). All estimates were calculated by World Bank income classification and region (for low-income and middle-income countries [LMICs] only) for 2019. FINDINGS: We estimated that children younger than 5 years lost 765 million (95% CI 443-1098) IQ points and that 5 545 000 (2 305 000-8 271 000) adults died from cardiovascular disease in 2019 due to lead exposure. 729 million of the IQ points lost (95·3% of the total global IQ loss) and 5 004 000 (90·2% of total) cardiovascular disease deaths due to lead exposure occurred in LMICs. IQ loss in LMICs was nearly 80% higher than a previous estimate. Cardiovascular disease deaths were six times higher than the GBD 2019 estimate. The global cost of lead exposure was US$6·0 trillion (range 2·6-9·0) in 2019, which was equivalent to 6·9% (3·1-10·4) of the global gross domestic product. 77% (range 70-78) of the cost was the welfare cost of cardiovascular disease mortality, and 23% (22-30) was the present value of future income losses from IQ loss. INTERPRETATION: air pollution. However, much work remains to improve the quality of blood lead level measurement data, especially in LMICs. FUNDING: The Korea Green Growth Trust Fund and the World Bank's Pollution Management and Environmental Health Program.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».