Characterizing the patterns and predictors of exposure to urban air pollution and environmental noise among retired adults in Bucaramanga, Colombia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Air pollution and environmental noise are major environmental pollutants, though most studies have been conducted in European and North American cities.By comparison, there are very few studies of exposure to air pollution and environmental noise in Latin American cities, which are rapidly urbanizing.Setting-specific exposure assessment studies are needed to understand the sources and determinants of air pollution and environmental noise exposures, which vary within and between cities and regions.Objective: The aim of my thesis was to characterize levels and determinants of exposure to fine particulate matter (PM2.5),black carbon (BC), and indoor noise among retired adults living in Bucaramanga, a medium-sized city in Colombia.Methods: We enrolled 78 retired adults from four neighbourhoods in Bucaramanga that represented a range of traffic settings including high traffic/high diesel, low traffic/high diesel, high traffic/low diesel, and low traffic/low diesel/high braking.We measured 48-hr personal exposure to PM2.5 and BC; 48-hr indoor levels of PM2.5, BC, and noise; 5-day outdoor levels of PM2.5 and BC; and administered detailed questionnaires related to potential housing and sociodemographic determinants of these pollutants.To explore potential determinants of personal exposure to PM2.5, personal exposure to BC, and indoor equivalent sound pressure level (Leq), we built multivariable random effects regression models with a neighborhood-specific randomintercept.Results: Mean (± SD) personal exposures to PM2.5 and BC were 13.5 ± 5.9 g/m 3 and 2.4 ± 0.5 g/m 3 , respectively, and were very similar to indoor PM2.5 (12.7 ± 5.6 g/m 3 ) and BC (2.5 ± 0.5 g/m 3 ) concentrations.Traffic or diesel levels did not correlate with levels of PM2.5 or BC.However, the neighbourhood that was high traffic/high diesel had the highest PM2.5 levels.Mean indoor Leq in the four neighbourhoods ranged from 53.0-57.1 dB(A)) and indoor Leq was only weakly correlated with indoor air pollution (range of Pearson's r: -0.34-0.20).Higher level of indoor (household) air pollution and higher socioeconomic position (SEP) were determinants of higher personal exposure to PM2.5 and BC, whereas natural household ventilation predicted lower levels.Women, compared to men, tended to also have notably higher exposure to PM2.5, d'exposition personnelle plus élevée aux PM2.5 et BC, tandis que la ventilation naturelle des ménages prévoyait des niveaux plus bas.Les femmes, comparativement aux hommes, avaient également tendance à être considérablement plus exposées à PM2.5, mais ce n'était pas le cas pour BC.Un SEP plus élevé et une ventilation mécanique domestique (c'est-à-dire l'utilisation d'un ventilateur) prédisaient des niveaux plus élevés de Leq intérieur.Conclusion: Les expositions à PM2.5 chez les participants adultes à la retraite dans notre étude à Bucaramanga en Colombie étaient bien-dessous la ligne directrice quotidienne recommandé par l'OMS, mais leur exposition au BC et au bruit était élevée.Ces résultats indiquent que la prise en compte uniquement de l'exposition à PM2.5 peut sous-estimer les risques pour la santé de la pollution de l'environnement dans notre cadre d'étude.Les efforts visant à réduire les expositions environnementales de cette population vulnérable devraient viser les concentrations de pollution de l'air intérieur (domestique), les sources de bruit intérieur et les facteurs de ventilation domestique.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».