Urban Air and Emergency Department Visits in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationship between short-term exposure to ambient air pollution and the onset of human health conditions in Toronto, Canada. Urban air quality is influenced by various pollutants, many of which pose risks to human health. This research specifically investigates the acute effects of these pollutants in Toronto, with health outcomes measured by emergency department visits. To assess relative risks, statistical models were developed for 8 air pollutants and 18 demographic and seasonal strata (defined by sex, age, and season). Health outcomes were categorized into 12 disease groups based on the International Classification of Diseases, 10th Revision (ICD-10). The results were compiled into matrices, each containing 18 rows (strata) and 15 columns (lags) for each of the 8 pollutants and 12 health categories classified by ICD-10 codes. Estimated coefficients and their standard errors were analyzed to interpret the associations. A series of graphs were generated to visualize the effects of selected air pollutants on health. The findings highlight a significant association between ambient ozone levels and respiratory diseases (ICD-10 codes: J00–J99). Additionally, correlations were observed for certain infectious and parasitic diseases (ICD-10 codes: A00–B99). These results contribute to the growing evidence on the health impacts of urban air pollution.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».