Interactive effects of ambient fine particulate matter and ozone on daily mortality in 372 cities: two stage time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To investigate potential interactive effects of fine particulate matter (PM 2.5 ) and ozone (O 3 ) on daily mortality at global level. Design Two stage time series analysis. Setting 372 cities across 19 countries and regions. Population Daily counts of deaths from all causes, cardiovascular disease, and respiratory disease. Main outcome measure Daily mortality data during 1994-2020. Stratified analyses by co-pollutant exposures and synergy index (>1 denotes the combined effect of pollutants is greater than individual effects) were applied to explore the interaction between PM 2.5 and O 3 in association with mortality. Results During the study period across the 372 cities, 19.3 million deaths were attributable to all causes, 5.3 million to cardiovascular disease, and 1.9 million to respiratory disease. The risk of total mortality for a 10 μg/m 3 increment in PM 2.5 (lag 0-1 days) ranged from 0.47% (95% confidence interval 0.26% to 0.67%) to 1.25% (1.02% to 1.48%) from the lowest to highest fourths of O 3 concentration; and for a 10 μg/m 3 increase in O 3 ranged from 0.04% (−0.09% to 0.16%) to 0.29% (0.18% to 0.39%) from the lowest to highest fourths of PM 2.5 concentration, with significant differences between strata (P for interaction <0.001). A significant synergistic interaction was also identified between PM 2.5 and O 3 for total mortality, with a synergy index of 1.93 (95% confidence interval 1.47 to 3.34). Subgroup analyses showed that interactions between PM 2.5 and O 3 on all three mortality endpoints were more prominent in high latitude regions and during cold seasons. Conclusion The findings of this study suggest a synergistic effect of PM 2.5 and O 3 on total, cardiovascular, and respiratory mortality, indicating the benefit of coordinated control strategies for both pollutants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».