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Enregistrement W4401010036 · doi:10.1088/2752-5309/ad67fc

Using syndromic surveillance to rapidly assess the impact of a June 2023 wildfire smoke event on respiratory-related emergency department visits, Massachusetts, United States

2024· article· en· W4401010036 sur OpenAlexaboutno aff
Kathleen Fitzsimmons, Maya Mahin, Megha A. Parikh, Rosa Ergas, Jing Guo, Michelle Warner, Emily H. Sparer

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Emerging and Zoonotic Infectious DiseasesNational Institute for Occupational Safety and HealthCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésEmergency departmentSmokeEvent (particle physics)MedicineMedical emergencyEnvironmental healthEmergency medicineEnvironmental scienceMeteorologyGeographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A statewide air quality advisory was issued in Massachusetts for 6–7 June 2023 due to smoke originating from wildfires in Canada. Of particular concern was fine particulate matter, which has an aerodynamic diameter of ⩽2.5 μ m (PM 2.5 ) and has been linked to adverse respiratory outcomes. The objective of this study was to rapidly assess the impact of this wildfire smoke event on respiratory-related emergency department (ED) visits among Massachusetts residents. For exposure, daily air quality index (AQI) data from the US Environmental Protection Agency were used. Massachusetts counties, where for each day from 6 to 8 June 2023, the daily AQI was ⩾101 (i.e. unhealthy air quality), were considered exposed. For each exposed period, two unexposed reference periods where AQI < 101 (i.e. ‘good’ or ‘moderate’ air quality) were identified within the two weeks prior to the exposed period, with the same days of the week and in the same county. Data from the Massachusetts Department of Public Health’s syndromic surveillance system were used to examine daily counts of ED visits for asthma, air-quality-related respiratory illness, and all causes by county of residence, age group, race, and Hispanic/Latino ethnicity. For each outcome, the numbers of ED visits were compared between the exposed and reference periods. Overall, there were no large increases in ED visits for any conditions examined during this wildfire smoke event. However, residents who were aged 18–64 years, Hispanic/Latino or White experienced small but not statistically significant increases in asthma-related ED visits. These potential differences in the effect on asthma-related ED visits by age and race/ethnicity may be relevant for analyses of future events. This study provides an example of how real-time, publicly available exposure data can be used in conjunction with outcome data from syndromic surveillance to rapidly examine the impact of wildfires and other acute environmental events on health.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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