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Enregistrement W4410273529 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a5412

Impact of Wildfire Smoke on Healthcare Utilization in a Single Quaternary Care Center in the Northeast United States

2025· article· en· W4410273529 sur OpenAlexaboutno aff
M Goulet, Li Deng, A. Sundlof, Aravind P. Gandhi, Jacob D. Ball, Ashwin Karanam, Kartik Shenoy

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careCenter (category theory)SmokeEnvironmental healthMedical emergencyEconomic growthGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract RATIONALE: In 2023, Philadelphia, along with much of the Northeast United States, experienced a dramatic increase in air pollution, especially particulate matter of 2.5 microns or less (PM 2.5), due to wildfires in eastern Canada. Wildfire smoke has been associated with increased healthcare utilization, including exacerbations of asthma and COPD, and cardiovascular events. We performed a retrospective chart review study to assess the impact of wildfire smoke on healthcare utilization for cardiovascular and respiratory disease in a quaternary care center in Philadelphia, PA. METHODS: Electronic medical record was queried for emergency department and inpatient encounters from June 6, 2023 – June 14, 2023, and June 28, 2023 – July 6, 2023, as well as the same dates from 2022, 2019, and 2018. 2021 and 2020 were excluded due to COVID. Encounters for cardiovascular and respiratory diagnoses were identified by ICD-10 code. For hospital admissions for pulmonary diagnoses, charts were reviewed for in-hospital mortality, length of stay (LOS) use of non-invasive ventilation (NIV), and need for intubation. Scheduled procedures were excluded from this analysis as were patients found to present frequently for non-medical issues. Pearson chi square test of independence was used to assess for statistically significant differences between years. RESULTS: In 2023, 18.8% (946 out of 5141) of encounters were for cardiovascular or respiratory diagnoses, representing a statistically significant increase from 15.5% in 2018 (p = <0.001), 16.6% in 2019 (p = 0.004), and 16.0% 2022 (p = 0.002). In 2023, admissions to the hospital for cardiovascular or respiratory diagnoses represented 7.5% (387 out of 5141) of all encounters. This was a statistically significant increase from 6.1% in 2018 (p = 0.003), 6.1% in 2019 (p = 0.003), and 6.2% 2022 (p = 0.007). Encounters for COPD, asthma, acute coronary syndrome (ACS), and stroke were similar between years. Among patients admitted for pulmonary diagnoses in 2023 compared to 2022, in-hospital mortality, LOS, use of NIV, and need for intubation were similar. CONCLUSIONS: In the weeks following increases in air pollution from the 2023 Canadian wildfires, our hospital network saw an increase in healthcare utilization for cardiovascular and respiratory diagnoses compared to prior years. The number of encounters for asthma, COPD, ACS, and stroke were similar. Patients admitted to the hospital for pulmonary diagnoses experience no increased risk of mortality, LOS, or need for mechanical ventilation. Future analyses will investigate which disease processes drove the increase in healthcare utilization.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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