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/cm 3 ) 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».