Mortality Attributable to Ambient Fine Particulate Matter Exposure in a Changing Canadian Population, 2001 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide We aim to understand how changes in ambient fine particulate matter (PM 2.5 ) over the last two decades have influenced PM 2.5 -attributable mortality in a Canadian population experiencing both growth and changing baseline health status. We conducted a health impact analysis using dynamic estimates of population, baseline mortality rates, and satellite-based PM 2.5 concentrations to estimate mortality attributable to long-term PM 2.5 exposure every five years between 2001 and 2021, applying risk estimates from the 2006 Canadian Census Health and Environment Cohort (CanCHEC) to the population aged 25 and older. We conducted a decomposition analysis to examine the influences of population exposure, size, and health status on trends in PM 2.5 -attributable mortality. Between 2001 and 2021, population-weighted exposure to PM 2.5 declined by 18% in Canada, with improvements occurring in most urban areas. In recent years, these changes have led to 4,400 (95% CI: 3,700–5,000) to 4,700 (95% CI: 4,100–5,400) fewer PM 2.5 -attributable deaths annually based on log–linear and log–log shapes of concentration–response. However, a growing population alongside higher baseline mortality risks in several regions, likely due to aging, has led to a small net increase in total PM 2.5 -attributable deaths between 2001 and 2021. These findings suggest that the Canadian population has benefitted broadly from air quality management strategies implemented in North America over recent decades.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».