Use of weather types to analyze the simultaneous abundance of ozone, PM2.5 and allergenic tree pollen: focusing on the potential impact on asthma hospitalization in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Air pollution, aeroallergens, and weather conditions can worsen health symptoms such as asthma. While studying the impact of these factors, the use of weather types (WTs) rather than individual meteorological variables (such as temperature, relative humidity, wind, cloudiness, or precipitation) is more appropriate since it is holistic and integrative. Moreover, several studies have shown that the human body responds to WTs, rather than to individual meteorological variables. In this study, the use of Sheridan’s WTs is adopted and compared with a so-called “In-House” WTs. The analysis presented here deals with the links between asthma hospitalization and the synergy among air pollution, birch tree pollen and WTs. Knowing the daily WT in a region can provide valuable information for health planning and management of asthma hospitalization, emergency visits and sub-clinical symptoms in the population. This is because air pollution and birch pollen both occur within only a few specific WTs, such as the TROWAL (trough of warm air aloft) or tropical airmasses. These specific WTs need to be more scrutinized since, in Montreal, these are often linked with higher daily mean hospitalization. The findings of this study emphasize the importance of specific WTs in determining the maximum daily concentrations of ozone, fine particles, Betula pollen concentrations and health effects such as asthma hospitalization. Moreover, the use of data filters in the analysis (for temperature and total count of hospitalization) also reveals new insights in the complex nature of asthma disease and its relationship with environmental factors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».