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Enregistrement W4415791936 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4368793

Abstract 4368793: Economic Consequences of Increased Cardiopulmonary Clinical Encounters due to Distant Canadian Wildfire Smoke Exposure

2025· article· en· W4415791936 sur OpenAlexaboutno aff
Mary Maldarelli, W DˈSouza, Bradley A. Maron, Zafar Zafarí

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeme Oxygenase-1 and Carbon Monoxide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentMedical costsSmokeDiseaseHealth careAir quality indexHazard ratioRisk assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Wildfire smoke (WFS) events pose hazard to cardiopulmonary (CPM) health, and are expected to increase in intensity and frequency. In June 2023, western Canadian WFS drifted >2,000 miles to the Eastern US, resulting in an 18% state-wide increase in CPM disease clinical encounters across the University of Maryland Medical System (UMMS). This observation supports proactive strategies that mitigate WFS-associated disease burden; however, data on healthcare-associated cost of WFS exposure are needed to build effective resource deployment methods. Hypothesis: If there was a higher CPM clinical encounter burden in association with the 2023 Canadian WFS event, then we will identify significantly increased healthcare costs. Methods: We analyzed our previously published data identifying N=6 “hotspot” days when air quality in Maryland exceeded toxic levels due to Canadian WFS during June 2023. Using a two-part regression model and a Monte Carlo simulation, we quantified costs of increased CPM clinical visits during the 6 hotspot days in June 2023 vs. control days in 2019+2018. Results: During the N=6 hotspot days, we modeled increased costs of cardiopulmonary disease as $2,265,565 (95% credible interval [CrI]: $341,565-$4,275,182), of which $2,065,019 ($305,384-$3,892,125) (91.1%) was due to direct medical costs and $200,546 ($33,306-$383,057) (8.9%) was due to indirect costs. In a 10-year projection model of cardiopulmonary disease costs from future wildfire events, we estimated the direct and indirect costs for 5 future wildfire events of $9,205,805 ($1,361,394-$17,351,002) and $894,031 ($148,478-$1,707,659), respectively, and for 15 future wildfire events as $27,082,023 ($4,005,008-$51,043,904), and $2,630,097 ($436,798-$5,023,665), respectively. Modeling dissemination of N95 respirators to high risk patients at 95 % efficiency projected a cost reduction of 7,156,848 ($1,078,993-$13,505,164) if 15 potential future wildfires within the next 10 years. Conclusion: The estimated healthcare cost burden caused by increased CPM disease burden in Maryland occurring in association with Western Canadian WFS over a 6 day period was ~$2M. Our prediction models also anticipates a major adverse economic impact of future WFS events, ranging $9M-27M when considering events of similar magnitude as included in this study. These data emphasize the need for preventative action to reduce future WFS-associated healthcare burden and consequent economic cost.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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