One-Third of Global Population at Cancer Risk due to Elevated Volatile Organic Compounds Levels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Outdoor air pollution, particularly volatile organic compounds (VOCs), significantly contributes to the global health burden. Previous analyses of VOC exposure have been confined to regional and national scales, limiting global health burden assessments. Our study employed a global chemistry-climate model to simulate VOC distributions from 2000 to 2019 and estimated the associated cancer risks. Our findings revealed a 10.2% increase in global VOC emissions between 2000 and 2019, with significant increases in China, the Rest of Asia, and Sub-Saharan Africa, but decreases in the U.S and Europe due to transportation and residential sectors reductions. Approximately 36.4-39.7% of the global population was exposed to unhealthy VOC levels, with an extremely high percentage identified in China (82.8-84.3%) versus considerably lower percentage in Europe (1.7-5.8%). The lifetime cancer burden attributable to carcinogenic VOCs exposure was estimated at 0.60 [95% confidence interval (95CI): 0.40-0.81] to 0.85 [95CI: 0.56-1.14] million individuals globally. Open agricultural burning in less-developed regions escalated the associated respiratory risks and cancer burdens. We noted significant disparities in cancer burdens between high- and low-middle-income countries, stemming from disproportionate population expansions and VOC emissions. This finding highlights the amplified health disparity across different income nations, critical for persistently addressing environmental injustice associated with air pollution exposure.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».