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Enregistrement W4394841370 · doi:10.1097/ee9.0000000000000307

Fine particulate matter air pollution and health implications for Nairobi, Kenya

2024· article· en· W4394841370 sur OpenAlexfundno aff
Nicholas Oguge, Joshua Nyamondo, Noah Adera, Lydia Okolla, Beldine Okoth, Stephen Anyango, Augustine Afulo, Abera Kumie, Jonathan M. Samet, Kiros Berhane

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Epidemiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of HealthGeneral Administration of CustomsInternational Development Research Centre
Mots-clésParticulatesAir pollutionEnvironmental scienceEnvironmental healthPollutionEnvironmental planningEnvironmental protectionGeographyMedicineEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Continuous ambient air quality monitoring in Kenya has been limited, resulting in a sparse data base on the health impacts of air pollution for the country. We have operated a centrally located monitor in Nairobi for measuring fine particulate matter (PM 2.5 ), the pollutant that has demonstrated impact on health. Here, we describe the temporal levels and trends in PM 2.5 data for Nairobi and evaluate associated health implications. Methods: We used a centrally located reference sensor, the beta attenuation monitor (BAM-1022), to measure hourly PM 2.5 concentrations over a 3-year period (21 August 2019 to 20 August 2022). We used, at minimum, 75% of the daily hourly concentration to represent the 24-hour concentrations for a given calendar day. To estimate the deaths attributable to air pollution, we used the World Health Organization (WHO) AirQ+ tool with input as PM 2.5 concentration data, local mortality statistics, and population sizes. Results: The daily (24-hour) mean (±SEM) PM 2.5 concentration was 19. 2 ± 0.6 (µg/m 3 ). Pollutant levels were lowest at 03:00 and, peaked at 20:00. Sundays had the lowest daily concentrations, which increased on Mondays and remained high through Saturdays. By season, the pollutant concentrations were lowest in April and highest in August. The mean annual concentration was 18.4 ± 7.1 (µg/m 3 ), which was estimated to lead to between 400 and 1,400 premature deaths of the city’s population in 2021 hence contributing 5%–8% of the 17,432 adult deaths excluding accidents when referenced to WHO recommended 2021 air quality guideline for annual thresholds of 5 µg/m 3 . Conclusion: Fine particulate matter air pollution in Nairobi showed daily, day-of-week, and seasonal fluctuations consistent with the anthropogenic source mix, particularly from motor vehicles. The long-term population exposure to PM 2.5 was 3.7 times higher than the WHO annual guideline of 5 µg/m 3 and estimated to lead to a substantial burden of attributable deaths. An updated regulation targeting measures to reduce vehicular emissions is recommended.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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