Health effects of wildfire PM2.5 in Latin American cities: A rapid systematic review and comparative synthesis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Wildfire activity is intensifying in Latin America due to climate and land-use changes, but the health impacts of wildfire-derived PM2.5 in urban areas remain poorly quantified and recognized. OBJECTIVE: To assess the evidence on wildfire-related PM2.5 and its association with mortality and morbidity in Latin American cities. MATERIALS AND METHODS: We conducted a rapid systematic review and meta-analysis following PRISMA guidelines, using data from PubMed, Scopus, and Bireme. One reviewer independently screened 163 articles and extracted data from 14 eligible studies. A risk of bias assessment was conducted using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Most studies were conducted in Brazil (n = 12) and used time-series or modelling designs to estimate health risks. Wildfire-specific PM2.5 exposure was associated with allcause, cardiovascular, and respiratory mortality. Reported effect estimates ranged from 1.7 to 7.7% increases in risk per 10 μg/m³ of exposure. Other studies assessed preterm birth, COVID-19 outcomes, and site-specific cancers. While two studies provided harmonized RR estimates for all-cause mortality, high heterogeneity and methodological differences prevented formal meta-analysis. CONCLUSION: Wildfire smoke contributes measurably to premature mortality in Latin America, but current evidence is unevenly distributed across regions, time periods, and population subgroups. Studies rarely capture the disproportionate risks faced by indigenous and rural communities or the intraurban disparities linked to poverty and geography. Future research should focus on the health burden of morbidity linked to wildfire PM2.5.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle