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Enregistrement W4404508551 · doi:10.5539/gjhs.v16n11p1

Causes of Ambient Air Pollution in South Asia and Effects on South Asians’ Cardiovascular Health

2024· article· en· W4404508551 sur OpenAlexvenueno aff
Sahasra Elaprolu

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSouth asiaAir pollutionCardiovascular healthEnvironmental healthGeographyMedicineEnvironmental protectionHistoryAncient historyDiseaseInternal medicineEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For years, South Asia has been considered a global hotspot for air pollution. The extreme air pollution in South Asia, which stems from various sources, has been proven harmful to many South Asians' health. In major cities, even simply stepping foot outside can trigger a cough, but over time, inhaling the harmful air pollutants in South Asia's air can result in the development of a host of cardiovascular diseases, most of which stem from atherosclerosis, a buildup of plaque on the arteries wall. Numerous researchers have conducted various studies connecting atherosclerosis to ambient air pollution, proving that the air quality is, in fact, harmful and should be taken action upon. This literature review synthesizes information on the sources that contribute to particulate matter in South Asia and the effect major air pollutants have on South Asians' cardiovascular health. This analysis focuses on major air pollutants' contribution to atherosclerosis progression and discusses conditions that stem from the disease, centering hypertension and coronary artery disease. This review synthesizes predominantly peer-reviewed studies which have been published between the years 2000 and 2024. The key findings suggest that particulate matter stemming from vehicular emissions, burning biomass and solid fuels, industrial and agricultural activities, and soil dust contribute to the unhealthy levels of particulate matter in South Asian countries. Studies also suggest that meteorological factors exacerbate particulate matter concentrations; however, research has shown inconsistent findings. Particulate matter, along with various other pollutants, leads to atherosclerosis progression and, subsequently, other cardiovascular conditions, including coronary artery disease and hypertension. The methodologies in conducting this review involved database searches, library catalog searches, and reference list reviews. This review presents findings on the contribution of particulate matter in South Asian countries and its impacts on South Asian health; however, it also presents the need for further research on meteorological exacerbation of existing pollutants, atherosclerosis progression, coronary artery disease, and hypertension in South Asians in relation to particulate matter exposure.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,296 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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