Long-term exposure to ambient fine particulate matter (PM <sub>2.5</sub> ) and attributable pulmonary tuberculosis notifications in Ningxia Hui Autonomous Region, China: a health impact assessment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Long-term exposure to fine particulate matter (≤2.5 µm (PM 2.5 )) has been associated with pulmonary tuberculosis (TB) notifications or incidence in recent publications. Studies quantifying the relative contribution of long-term PM 2.5 on TB notifications have not been documented. We sought to perform a health impact assessment to estimate the PM 2.5 - attributable TB notifications during 2007–2017 in Ningxia Hui Autonomous Region (NHAR), China. Methods PM 2.5 attributable TB notifications were estimated at township level (n=358), stratified by age group and summed across NHAR. PM 2.5 -associated TB-notifications were estimated for total and anthropogenic PM 2.5 mass and expressed as population attributable fractions (PAFs). The main analysis used effect and uncertainty estimates from our previous study in NHAR, defining a counterfactual of the lowest annual PM 2.5 (30 µg/m 3 ) level, above which we assumed excess TB notifications. Sensitivity analyses included counterfactuals based on the 5th (31 µg/m 3 ) and 25th percentiles (38 µg/m 3 ), and substituting effect estimates from a recent meta-analysis. We estimated the influence of PM 2.5 concentrations, population growth and baseline TB-notification rates on PM 2.5 attributable TB notifications. Results Over 2007–2017, annual PM 2.5 had an estimated average PAF of 31.2% (95% CI 22.4% to 38.7%) of TB notifications while the anthropogenic PAF was 12.2% (95% CI 9.2% to 14.5%). With 31 and 38 µg/m 3 as counterfactuals, the PAFs were 29.2% (95% CI 20.9% to 36.3%) and 15.4% (95% CI 10.9% to 19.6%), respectively. PAF estimates under other assumptions ranged between 6.5% (95% CI 2.9% to 9.6%) and 13.7% (95% CI 6.2% to 19.9%) for total PM 2.5 , and 2.6% (95% CI 1.2% to 3.8%) to 5.8% (95% CI 2.7% to 8.2%) for anthropogenic PM 2.5 . Relative to 2007, overall changes in PM 2.5 attributable TB notifications were due to reduced TB-notification rates (−23.8%), followed by decreasing PM2.5 (−6.2%), and population growth (+4.9%). Conclusion We have demonstrated how the potential impact of historical or hypothetical air pollution reduction scenarios on TB notifications can be estimated, using public domain, PM 2.5 and population data. The method may be transferrable to other settings where comparable TB-notification data are available.
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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 | 0,013 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».