Within-city spatiotemporal variations in outdoor ultrafine particles and emergency room visits for cardiovascular outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Few epidemiological studies have examined the acute cardiovascular health impacts of within-city spatiotemporal variations in outdoor ultrafine particles (UFPs). Methods: We conducted a time-stratified case-crossover study of within-city spatiotemporal variations in outdoor UFPs and emergency room visits for cardiovascular outcomes in Toronto, Canada, between 2019 and 2020. Outdoor UFP data (lag-0, 3-day mean, and 7-day mean) were assigned to residential locations using exposure models trained using data collected over a 1 year period (2020–2021). Conditional logistic regression models were used to estimate odds ratios (ORs) (95% confidence intervals [CIs]) for outdoor UFP number concentrations (per 10,000/cm3) and mean UFP size (per 5 nm), adjusting for potential time-varying confounders. Effect modification by temperature was also examined. Results: In total, our analysis included 89,694 cases of acute cardiovascular events. Seven-day mean outdoor UFP number concentrations and mean UFP size were most strongly associated with cardiovascular outcomes. Specifically, 7-day mean outdoor UFP number concentrations were associated with increased risks of all cardiovascular events (OR = 1.058, 95% CI = 1.007, 1.111) and ischemic heart disease events (OR = 1.140, 95% CI = 1.020, 1.274). Likewise, 7-day mean outdoor UFP size was associated with increased risks of all cardiovascular events (OR = 1.026, 95% CI = 1.013, 1.039) and ischemic heart disease events (OR = 1.059, 95% CI = 1.029, 1.090). Submultiplicative and subadditive interactions were observed between temperature and both outdoor UFP number concentrations and mean UFP size. Conclusions: Within-city spatiotemporal variations in outdoor UFPs are associated with an increased risk of cardiovascular events independent of other common outdoor air pollutants.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».