Asthma medication usage after environmental exposure to wildfire smoke: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Asthma is a chronic respiratory condition exacerbated by exposure to particulate air pollution. Smoke from landscape fires has been associated with increased mortality, asthma-related admissions to emergency and other hospital departments, and uptake in primary care services. With climate change and more frequent landscape fires, healthcare systems must prepare for disaster, including surges in asthma medication demand. Past reviews have not resolved the direction and magnitude of the association between PM 2.5 exposure during landscape fires and asthma medication use. The aim of this review was to investigate the relationship between exposure to landscape fire smoke and the use of asthma medications. We conducted a systematic review of PubMed, Scopus, and Web of Science, identifying peer-reviewed articles that examined asthma medication usage following environmental exposure to landscape fire smoke. After a full-text review, we identified twelve articles, three from Canada, three from the USA and six from Australia, with five being retrospective cohort studies. Despite differences in study design, outcome and exposure assessment, the included studies reported a consistent increase in asthma medication use after exposure to wildfires. There is consistent evidence that exposure to wildfire smoke is associated with an increase in the use of reliever medications, particularly salbutamol. Increases in other asthma management medications were also consistently identified. Increases in demand for asthma medications after exposure to wildfire smoke highlight the urgent need to address the growing frequency and intensity of wildfires driven by climate change.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».