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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».