Health implications due to exposure to fine and ultra-fine particulate matters: a short review
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution has caused 40% higher deaths than that of COVID-19, in the past two years; making it a most serious global concern with the exponential increase in health implications and mortality over the last few decades. Air pollution is characterized by fine and ultra-fine particulate matter and gaseous pollutants exhibiting diverse sizes and volatility responsible for various diseases such as respiratory, cardiovascular, hypertension, stroke, and lung cancer. These pollutants are emitted to the atmosphere from numerous anthropogenic sources mainly the combustion of different types of fuels resulting in the exponential enhancement of pollution levels. This manuscript discusses the impact of hazardous pollutants on human health, encompassing different types, levels, sizes, and sources originating from anthropogenic activities. According to the World Health Organization (WHO), more than 72.67% of global deaths are attributed to non-communicable diseases (NCD), predominantly influenced by environmental pollutants. Particulate matter (PM2.5 and below) and other toxic gaseous pollutants are major contributors, responsible for more than 16% of total NCD mortality. Cardiovascular disease, chronic obstructive pulmonary disease, ischaemic heart disease, stroke, lung cancer, and other ailments constitute the majority of these deaths.Highlights Tiny size of particulate matter may accumulate in the lungs and alter cell replication by raising DNA methyltransferase3beta enzymes.DNA methylation may activate oncogenes while repressing tumour suppressors, which is the major cause of cancer.Indoor pollutant contains more than 900 chemicals, biological, and PM which are two to five times more concentrated than outdoor pollutants.Cardiovascular disease attributes to half of the total deaths (around 3.3 million) due to air pollution.The mortality rate increases by 0.7% for every 10 g/m3 increase in PM concentration.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».