Joint effect of heat and air pollution on mortality in 620 cities of 36 countries
Notice bibliographique
Résumé
The epidemiological evidence on the interaction between heat and ambient air pollution on mortality is still inconsistent. To investigate the interaction between heat and ambient air pollution on daily mortality in a large dataset of 620 cities from 36 countries. We used daily data on all-cause mortality, air temperature, particulate matter ≤ 10 μm (PM10), PM ≤ 2.5 μm (PM2.5), nitrogen dioxide (NO2), and ozone (O3) from 620 cities in 36 countries in the period 1995-2020. We restricted the analysis to the six consecutive warmest months in each city. City-specific data were analysed with over-dispersed Poisson regression models, followed by a multilevel random-effects meta-analysis. The joint association between air temperature and air pollutants was modelled with product terms between non-linear functions for air temperature and linear functions for air pollutants. We analyzed 22,630,598 deaths. An increase in mean temperature from the 75th to the 99th percentile of city-specific distributions was associated with an average 8.9% (95% confidence interval: 7.1%, 10.7%) mortality increment, ranging between 5.3% (3.8%, 6.9%) and 12.8% (8.7%, 17.0%), when daily PM10 was equal to 10 or 90 μg/m3, respectively. Corresponding estimates when daily O3 concentrations were 40 or 160 μg/m3 were 2.9% (1.1%, 4.7%) and 12.5% (6.9%, 18.5%), respectively. Similarly, a 10 μg/m3 increment in PM10 was associated with a 0.54% (0.10%, 0.98%) and 1.21% (0.69%, 1.72%) increase in mortality when daily air temperature was set to the 1st and 99th city-specific percentiles, respectively. Corresponding mortality estimate for O3 across these temperature percentiles were 0.00% (-0.44%, 0.44%) and 0.53% (0.38%, 0.68%). Similar effect modification results, although slightly weaker, were found for PM2.5 and NO2. Suggestive evidence of effect modification between air temperature and air pollutants on mortality during the warm period was found in a global dataset of 620 cities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».