Canadian Wildfires of 2023 and Risk of Mortality and Hospitalization among ESKD Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Climate change driven droughts are increasing frequency and intensity of wildfires, a significant source of air pollution. Smoke plumes from the 2023 Canadian wildfires travelled long distances and negatively impacted air quality across large swaths of eastern US. We investigated the association between exposure to 2023 Canadian wildfire-related air pollutants and risk of mortality and hospitalization among hemodialysis patients in New England, the Mid-Atlantic, and the Midwest U.S. Methods: The study population includes the end stage kidney disease patients (N=52,995) receiving hemodialysis treatment at Fresenius Kidney Care clinics located in New England, the Mid-Atlantic, and the Midwest U.S. during June-July 2023. Daily number of all-cause deaths, all-cause hospitalizations, respiratory disease hospitalizations, and cardiovascular disease hospitalizations were counted for each hemodialysis clinic. Presence and absence of wildfire smoke plume and wildfire-related fine particulate matter (PM2.5) concentration were assessed using both satellite-derived smoke polygons and ground-based PM2.5 monitors. We constructed a retrospective observational study using a time-stratified case-crossover analysis with a conditional quasi-Poisson model to investigate the risk of mortality and hospitalization associated with exposures to wildfire-related air pollutants. Results: Canadian wildfires of 2023 significantly increased air pollution level across the dialysis clinics in the study area, with the highest daily wildfire-related PM2.5 concentration reaching 251.1µg/m3. The presence of wildfire smoke plume was associated with an 18% increase in risk of same day (lag0) all-cause mortality (rate ratio [RR]:1.18; 95% confidence interval [CI], 1.13-1.24) and a 3% increase in risk of all-cause hospitalization (RR:1.03; 95% CI, 1.00-1.07). A 10-μg/m3 increase in wildfire-related PM2.5 was associated with a 139% increase in same day all-cause mortality (RR: 2.39; 95% CI, 1.79-3.18), and a 33% increase in all-cause hospitalization (RR:1.33; 95% CI, 1.10-1.62). Conclusion: Our data suggest that air pollution from the 2023 Canadian wildfires resulted in increased risk of mortality and hospitalization among hemodialysis patients in New England, the Mid-Atlantic, and the Midwest U.S.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».