MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400267691 · doi:10.1016/s2542-5196(24)00114-1

Ambient air pollution and daily mortality in ten cities of India: a causal modelling study

2024· article· en· W4400267691 sur OpenAlexaff
Jeroen de Bont, Bhargav Krishna, Massimo Stafoggia, Tirthankar Banerjee, Hem H. Dholakia, Amit Garg, Vijendra Ingole, Suganthi Jaganathan, Itai Kloog, Kevin Lane, R. K. Mall, Siddhartha Mandal, Amruta Nori‐Sarma, Dorairaj Prabhakaran, Ajit Rajiva, Abhiyant Tiwari, Yaguang Wei, Gregory A. Wellenius, Joel Schwartz, Poornima Prabhakaran, Petter Ljungman

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetFondazione Internazionale MenariniBanaras Hindu UniversitySvenska Forskningsrådet FormasDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaFogarty International CenterSkogs- och Jordbrukets ForskningsrådWilliam and Flora Hewlett FoundationJohn D. and Catherine T. MacArthur Foundation
Mots-clésAir pollutionPollutionEnvironmental healthGeographyEnvironmental scienceEffect modificationEnvironmental protectionMedicineEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The evidence for acute effects of air pollution on mortality in India is scarce, despite the extreme concentrations of air pollution observed. This is the first multi-city study in India that examines the association between short-term exposure to PM 2·5 and daily mortality using causal methods that highlight the importance of locally generated air pollution. Methods We applied a time-series analysis to ten cities in India between 2008 and 2019. We assessed city-wide daily PM 2·5 concentrations using a novel hybrid nationwide spatiotemporal model and estimated city-specific effects of PM 2·5 using a generalised additive Poisson regression model. City-specific results were then meta-analysed. We applied an instrumental variable causal approach (including planetary boundary layer height, wind speed, and atmospheric pressure) to evaluate the causal effect of locally generated air pollution on mortality. We obtained an integrated exposure–response curve through a multivariate meta-regression of the city-specific exposure–response curve and calculated the fraction of deaths attributable to air pollution concentrations exceeding the current WHO 24 h ambient PM 2·5 guideline of 15 μg/m 3 . To explore the shape of the exposure–response curve at lower exposures, we further limited the analyses to days with concentrations lower than the current Indian standard (60 μg/m 3 ). Findings We observed that a 10 μg/m 3 increase in 2-day moving average of PM 2·5 was associated with 1·4% (95% CI 0·7–2·2) higher daily mortality. In our causal instrumental variable analyses representing the effect of locally generated air pollution, we observed a stronger association with daily mortality (3·6% [2·1–5·0]) than our overall estimate. Our integrated exposure–response curve suggested steeper slopes at lower levels of exposure and an attenuation of the slope at high exposure levels. We observed two times higher risk of death per 10 μg/m 3 increase when restricting our analyses to observations below the Indian air quality standard (2·7% [1·7–3·6]). Using the integrated exposure–response curve, we observed that 7·2% (4·2%–10·1%) of all daily deaths were attributed to PM 2·5 concentrations higher than the WHO guidelines. Interpretation Short-term PM 2·5 exposure was associated with a high risk of death in India, even at concentrations well below the current Indian PM 2·5 standard. These associations were stronger for locally generated air pollutants quantified through causal modelling methods than conventional time-series analysis, further supporting a plausible causal link. Funding Swedish Research Council for Sustainable Development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,250 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations66
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Planetary HealthMême sujetAir Quality and Health ImpactsTravaux en français237 207