Relationship between short-term exposure to sulfur dioxide and emergency ambulance dispatches due to cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: The relationship between sulfur dioxide (SO2) and cardiovascular disease (CVD) remains inconclusive. We aimed to clarify the association between short-term exposure to SO2 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 SO2 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 SO2 concentration was 12.5 μg/m3. A significant relationship between SO2 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/m3 increment of SO2 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 SO2 and EADs due to CVD. Similar results from sensitivity analyses to the main findings were observed. Conclusions: Short-term exposure to SO2 was significantly associated with increased EADs due to CVD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».