Health effects of PM2.5 exposure on short-term international travellers to Thailand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thailand has increased in popularity as a top travel destination but there are concerns regarding significant seasonal levels of particulate matter 2.5 (PM2.5) that are 2.5 μm or smaller in diameter, which may affect the health of travellers during periods of high air pollution. The aim of this study was to examine the prevalence of short-term health effects and the association between exposure to PM2.5 and adverse health outcomes among international travellers. METHODS: A cross-sectional study was conducted in Bangkok and Chiang Mai, Thailand, between February and May 2024 during a period of high pollution levels. Data were collected via online questionnaires distributed at the international airports in both cities. Travellers aged 20 or older visiting during this polluted season were included, excluding those staying longer than 6 months. PM2.5 levels were obtained from the Thai Pollution Control Department from February to May 2024. RESULTS: Among 617 participants, 63.5% were male, 75.2% (n = 464) visited Bangkok and 66.1% (n = 408) were from North America/Canada. Tourism was the primary purpose of travel for 81.4% (n = 502). Mean PM2.5 levels were 30.5 μg/m3 [standard deviation (SD) = 13.2] in Bangkok and 65.9 μg/m3 (SD 32.0) in Chiang Mai. Travellers who visited Chiang Mai reported significantly more short-term health symptoms than those who visited Bangkok (58.8% vs 0.4%, P < 0.001). Among Chiang Mai visitors, respiratory symptoms were most common (46.4%), followed by eye (20.3%) and skin issues (11.1%). Reporting from participants who reduced outdoor activities during periods of high pollution were associated with a 69% lower level of symptoms [adjusted odds ratio (aOR) = 0.31, 95% confidence interval (CI): 0.1-0.7]. CONCLUSIONS: A majority of travellers reported health symptoms during their visit to Thailand during high-pollution seasons. Limiting outdoor activities appeared to mitigate these effects. Pre-travel advice should highlight the health risks associated with air pollution and emphasize preventive measures for minimizing exposure.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».