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Enregistrement W4410273562 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a5413

The Impact of Time Scale on the Cost-Effectiveness of Air Cleaners for Reducing Exposure to Air Pollution From Wildfires

2025· article· en· W4410273562 sur OpenAlexaffabout
Karoline K. Johnson, C. Carlsten, Stephanie Harvard, Eric Winsberg, Amin Adibi

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEvacuation and Crowd Dynamics
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthCentre for Advancing Health OutcomesVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAir pollutionScale (ratio)Environmental healthAir pollutantsPollutionEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract RATIONALE: Concentration response functions (CRF) quantify the association between air pollution concentration and health outcomes and are an essential input in economic models used to evaluate air quality interventions for asthma control. However, there is considerable uncertainty in the correct value and shape of the CRF for asthma outcomes across a range of air pollution concentrations and modelers must choose from among multiple reasonable options. Furthermore, uncertainty in the CRF can be magnified by its interaction with the model time scale, i.e., whether exposure is averaged daily or monthly. This means modeling decisions could impact the estimated cost-effectiveness of air quality interventions (e.g., air cleaners) for asthma control, influencing patient access to these interventions. METHODS: We conducted a cost-effectiveness analysis (CEA) of indoor air cleaners, holding the CRF constant but changing the time scale for air pollution measurement. The CEA used a Markov model with four health states for well-controlled, partly controlled, uncontrolled asthma symptoms, and death. We used a CRF of 1.06 additional salbutamol inhalers dispensed per 10 µg/m³ increase in PM2.5, derived from a log-linear regression of asthma patients in British Columbia (BC), Canada. We incorporated daily data on PM2.5 concentration from 2018-2022, determined in 16 health service delivery areas (HSDA) in BC, and averaged over daily, weekly and monthly time periods. We evaluated the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of government rebates for air cleaners (vs. no rebates) over a 5-year period in each HSDA. RESULTS: Modeling air pollution on a daily time scale rather than weekly or monthly changed cost-effectiveness results in all 16 HSDAs, indicating a higher value of air cleaners with daily PM2.5 (Figure 1). The monthly to daily difference in ICERs was smallest (-$110/QALY) in the HSDA with the lowest daily mean PM2.5 (7.1 µg/m³, SD 1.9) and largest (-$6,783/QALY) in the HSDA with the highest daily mean PM2.5 (11.2 µg/m³, SD 23.2). CONCLUSIONS: Both the choice of CRF and model time scale influenced the estimated cost-effectiveness of air cleaners for improving asthma control, changing the estimated cost per QALY by approximately $7000 in the region most affected by PM2.5. As there is no obvious ‘correct’ CRF or model time scale, these modeling decisions reflect important sources of uncertainty around the value of air cleaners. Modelers should be transparent with the public and decision makers about this uncertainty when informing policy discussions around patient access to air cleaners.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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