Association between fire smoke fine particulate matter and asthma-related outcomes: Systematic review and meat-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Asthma-related outcomes are regularly used by studies to investigate the association between human exposure to landscape fire smoke and health. Robust summary effect estimates are required to inform health protection policy for fire smoke exposure. Objective To conduct a systematic review and meta-analysis to estimate the association between short-term exposure to landscape fire smoke (LFS) fine particulate matter (PM2.5) and asthma-related outcomes. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis following PRISMA guidelines. Four databases (PubMed, Medline, EMBASE and Scopus) and reference lists of recent fire smoke and health reviews were searched. The Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the quality of case-crossover studies, and a previously validated quality assessment framework was used for observational studies lacking control groups. Publication bias was assessed using funnel plots and Egger's Test. The trim and fill method was used when there was evidence of publication bias. Sensitivity and influence analyses were conducted on all endpoints to test the robustness of estimates. Summary estimates were obtained for hospitalisations and emergency department (ED) visits. A descriptive analysis was conducted for physician visits, medication use, and salbutamol dispensations. Results From an initial 181 articles (after duplicate removal), 20 studies were included for quantitative assessment and descriptive synthesis. LFS PM2.5 levels were positively associated with asthma hospitalisations (RR = 1.06, 95% CI: 1.02–1.09) and emergency department visits (RR = 1.07, 95% CI: 1.04–1.09). Subgroup analyses found that females were more susceptible than males for ED visits, and that there was an increasing association by age groups for hospital admissions and ED visits. High heterogeneity between studies was observed, but results were robust to sensitivity analysis. Conclusions Females and all adults aged over 65 years appear to be the population groups most sensitive to asthma-related outcomes when exposed to LFS PM2.5. Overall, results were higher than those obtained for a typical PM2.5 mixture.
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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 | 0,019 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».