MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4408994844 · doi:10.1186/s12889-025-22339-6

Regional differences in acute hospitalization risk associated with NO2 by cause, season, age, sex, and trend: an ecological time series study in Canada

2025· article· en· W4408994844 sur OpenAlexafffundabout
Hwashin Hyun Shin, James Owen, Kimberly Mitchell, Marc Smith-Doiron, Parvin Dehghani

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityQueen's UniversityHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésMedicineBiostatisticsEpidemiologyPoisson regressionPublic healthDemographyEcological studyDiseaseHeart diseaseEnvironmental healthPopulationInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Nitrogen dioxide (NO 2 ) is a highly reactive gas produced mainly from burning fossil fuels. Exposure to NO 2 has been shown to impact public health worldwide. However, spatial and temporal variations in its effects by season, age, and sex have been underexamined. Methods We conducted an ecological time-series study based on about 20 million people (52% of Canadians in 2012) in three regions (Western, Central and Eastern Canada) over 17 years (1996–2012). We collected hourly NO 2 concentrations and temperatures, and daily counts of non-accidental all-cause, circulatory-, and respiratory-related hospitalizations, including more specific causes: ischemic heart disease, other heart disease, cerebrovascular disease, influenza/pneumonia, and chronic lower respiratory disease. We first estimated city-specific risks, applying over-dispersed generalized Poisson models, and then regional and national risks for each season, age-group, and sex using Bayesian hierarchical models. We also applied Sen’s test to detect linear trends in annual regional and national risks. Results We found significant NO 2 effects by cause, season, age, sex, and linear trend. For circulatory hospitalization, only Western Canada showed significant adverse effects for non-seniors (≤ 65) (1.7% with 95% credible interval of 0.3–3.2% per 10 ppb increase in NO 2 ), and for males for more specific cause, ischemic heart disease (2.3%, 0.1–4.5%). Regional differences were observed for circulatory but not respiratory hospitalizations. For example, the Western and Eastern regions were at significantly higher risk of circulatory hospitalization but not the Central region: 1.6% (0.2–3.0%) for the Western region; 2.0% (0.6–3.4%) for the Eastern region; and 0.8% (-0.3–2.0%) for the Central region. In particular, the Western region had a much higher risk of cerebrovascular disease hospitalization: 2.8% (1.1–4.6%) for the Western region; 0.1% (-3.0–3.1%) for the Central region; and 0.0% (-3.4–3.5%) for the Eastern region. However, no other regional differences were observed for other causes. Overall, there were noticeable increases in regional differences over time, particularly in the later years. Conclusions This study indicates harmful NO 2 effects on acute hospitalizations year-round: circulatory causes (cold season) and respiratory causes (warm season). Future work is warranted to investigate potential causes of observed regional differences using more community-related information such as socioeconomic status, health-care accessibility, and others.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,257 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public Health→Même sujetAir Quality and Health Impacts→Travaux en français237 207→