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Enregistrement W4402759041 · doi:10.1097/ee9.0000000000000341

Relationship between short-term exposure to sulfur dioxide and emergency ambulance dispatches due to cardiovascular disease

2024· article· en· W4402759041 sur OpenAlexaff
Xuerui Bai, Hongying Qu, Zebing Ye, Ruoting Wang, Guanhao He, Zhongguo Huang, Zhiying Jiang, Changfa Zhang, Shuai Li, Guowei Li

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Epidemiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPoisson regressionConfidence intervalEffect modificationMedicineDiseaseInternal medicineDemographyEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The relationship between sulfur dioxide (SO 2 ) and cardiovascular disease (CVD) remains inconclusive. We aimed to clarify the association between short-term exposure to SO 2 and emergency ambulance dispatches (EADs) due to CVD. Methods: We collected daily data on the number of EADs due to CVD, air pollutants, and meteorological factors between October 2013 and June 2018 in Guangzhou, China. We used the quasi-Poisson generalized additive model combined with a distributed lag nonlinear model to estimate the short-term effect of SO 2 on EADs due to CVD in multivariable models. Subgroup and sensitivity analyses were also performed. Results: A total of 37,889 EADs due to CVD were documented during the study period. The average daily SO 2 concentration was 12.5 μg/m 3 . A significant relationship between SO 2 and EADs due to CVD was found, with a relative risk of 1.04 (95% confidence interval: 1.02, 1.06) with each 10 μg/m 3 increment of SO 2 at lag 0-1 . The relationship was stronger in males, for participants aged ≥65 years, and in the cold season; however, no significant modification by subgroup was found in the association between SO 2 and EADs due to CVD. Similar results from sensitivity analyses to the main findings were observed. Conclusions: Short-term exposure to SO 2 was significantly associated with increased EADs due to CVD.

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,002

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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