Wildfire-Related Air Pollution and Infectious Diseases: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Amid the global rise in wildfire events, the health impacts of wildfire-related air pollution are increasingly scrutinized. While numerous reviews have examined the link between air pollution and infectious diseases, reviews specifically focusing on wildfire-related air pollution and infectious diseases remain scarce. To address this gap, we conducted a comprehensive search in MEDLINE, EMBASE, Scopus and Web of Science databases up to December 31, 2023, using PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews & Meta-Analyses) guidelines. Search terms included synonyms of wildfire and infectious diseases. Peer-reviewed epidemiological studies that reported any association or trend between wildfire air pollution and infectious diseases were selected against eligibility criteria. Risk of bias and quality of included studies were assessed using modified risk of bias and quality assessment tools. Our review included 30 studies, predominantly from developed countries including the United States (USA), Australia, and Canada. Most focused on respiratory infectious diseases ( n = 29), including 9 specifically on the coronavirus disease 2019 (COVID-19). The majority examined short-term wildfire air pollution ( n = 27) (exposure of one month or less). Twenty-three studies reported effect estimates for the meta-analysis. We found that a 10 μg/m 3 increase in short-term wildfire PM 2.5 (particulate matter with a diameter of 2.5 micrometer of less) exposure was associated with a 15% increase in COVID-19 infections (relative risk [RR] = 1.15; 95% confidence interval [CI]: 1.09–1.21; heterogeneity ( I 2 ): 83%), a 3% increase in respiratory diseases (RR = 1.03; 95% CI: 1.01–1.05; I 2: 0%) and a 3% increase in acute upper respiratory infection combined with acute bronchitis (RR = 1.03; 95% CI: 1.02–1.05; I 2: 62%). Medium-term exposure (more than a month but less than a year) to wildfire smoke was associated with 20% rising hospitalization for systemic fungal infections like coccidioidomycosis (95% CI: 5–38%). The current research exclusively examines respiratory infections in developed countries. Future high-quality primary studies should prioritize understanding the impact of wildfire-related air pollution on various infectious diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».