Industrial air pollutant emissions and respiratory health effects in children
Bibliographic record
Abstract
L'asthme est une des principales maladies chroniques de l'enfance. Elle a été associée à l'exposition aux polluants de l'air extérieur provenant de sources régionales éloignées et du trafic routier. Les mélanges de polluants provenant de sources industrielles et leurs effets peuvent ne pas être les mêmes que ceux provenant du trafic routier et de sources régionales. Pourtant, contrairement aux associations entre les polluants provenant de sources régionales et liées au trafic et l'asthme chez les enfants, les associations avec l'exposition des communautés aux émissions de polluants atmosphériques industriels n'ont pas été systématiquement évaluées. En outre, bien que des réductions substantielles des émissions industrielles de particules fines (PM2.5) et de dioxyde de soufre (SO2) aient été constatées dans les pays industrialisés au cours des dernières décennies, les associations entre les variations géographiques et temporelles des émissions industrielles de polluants atmosphériques et la variation de la morbidité de l'asthme chez les enfants ont été sous-étudiées. Dans cette thèse, nous avons étudié l'association entre la morbidité liée à l'asthme et les émissions de polluants atmosphériques industriels chez les enfants. Nous avons d'abord évalué l'association entre l'exposition aux émissions industrielles de polluants atmosphériques et l'asthme chez les enfants sur la base des écrits scientifiques. Nous avons ensuite évalué les associations entre les variations spatiales et temporelles des émissions industrielles de polluants atmosphériques et la variation spatiale de la morbidité liée à l'asthme au Québec. Pour le premier objectif, nous avons consulté des bases de données bibliographiques afin d'identifier les études sur l'association entre l'exposition des enfants à la pollution atmosphérique provenant de sources industrielles et l'asthme, en incluant les symptômes d’asthme, la respiration sifflante et la bronchiolite. Lorsque possible, nous avons effectué des méta-analyses des résultats avec effets aléatoires. Pour le deuxième et le troisième objectifs, nous avons effectué des analyses écologiques spatiales et temporelles à partir de données pour de petites zones géographiques (n=1386) dans la province de Québec. Pour le deuxième objectif, nous avons mis en relation les émissions industrielles de PM2.5 et de SO2 obtenues à partir de l'Inventaire national des rejets de polluants et d'autres variables telles que les niveaux régionaux de PM2.5, le revenu annuel médian des ménages et le pourcentage de la population d'enfants exposés à la fumée de tabac secondaire (FTS) avec le nombre total d'admissions à l'hôpital pour asthme chez les enfants de moins de 13 ans par petite région (données de la base MED-ÉCHO: Maintenance et exploitation des données pour l'étude de la clientèle hospitalière), pour les années 2002 à 2011, avec des modèles binomiaux négatifs additifs généralisés. Pour le troisième objectif, nous avons mis en relation les émissions industrielles de PM2.5 et de SO2, ainsi que les autres variables environnementales et sociodémographiques mentionnées ci-dessus, avec le nombre annuel de nouveaux cas d'asthme chez les enfants âgés de <13 ans de la base de données SISMACQ (Système intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec) pour les années 2002 à 2011, avec des modèles binomiaux négatifs à effets fixes (modèles statistiques pour les données de panel). Dans ces modèles, les niveaux régionaux de PM2.5 provienaient de données satellitaires, le revenu médian du recensement, la FTS d'une enquête pancanadienne et la pollution atmosphérique liée au trafic a été estimée avec les kilomètres de routes principales dans de petites zones. La revue systématique a montré que la moitié des études publiées sélectionnées utilisaient un devis d'étude transversal, que la proximité binaire écologique était la principale méthode d'exposition utilisée dans 15 des 36 articles, tandis que les résultats de l'asthme étaient divers mais principalement recueillis par questionnaires et à partir des services de santé. Les rapports de cotes (RC) combinés de la méta-analyse des études cas-croisés avec hospitalisation pour asthme et bronchiolite chez les enfants de moins de 5 ans étaient de 1.02 (IC95% : 0.96-1.08; I2 = 56%) par 10 ppb d'augmentation de la concentration moyenne quotidienne de SO2 ; pour les PM2,5, les RC combinés étaient de 1.02 (IC95% : 0.93-1.10; I2 = 56%) par 10 μg/m3 d'augmentation de la concentration moyenne quotidienne. Dans les études transversales sur la prévalence de l'asthme et la respiration sifflante chez les enfants, les RCs combinés, pour la proximité résidentielle à des industries étaient respectivement de 1.98 (IC95% : 0.87-3,09; I2 = 71%) et 1.33 (IC95% : 0.86-1.79; I2 = 65%). Les résultats des analyses écologiques spatiales et temporelles ont suggéré que les émissions industrielles de PM2.5 et de SO2 n'étaient pas liées à la morbidité liée à l'asthme. Le risque relatif (RR) pour les admissions à l'hôpital pour l'asthme selon le modèle spatial multivarié était de 1.0009, par augmentation d'une tonne de PM2.5 (95%IC : 0.9982-1.0037); le RR pour le SO2 par augmentation d'une tonne était de 0.9999 (95%IC: 0.9997-1.0001). En outre, le RR pour les nouveaux cas d'asthme chez les enfants à partir des modèles temporels multivariés était de 0.99 pour 1000 tonnes de SO2 (95%IC : 0.99-1.00) et également de 0.99 pour 100 tonnes de PM2.5 (95%CI : 0.98-1.00). Néanmoins, on a constaté une diminution de 3.29 % du taux de cas d’asthme (95%CI : 2.44-4.14) pour chaque diminution de 1 ug/m3 des niveaux régionaux de PM2.5. Dans l'ensemble, nos résultats suggèrent que les émissions industrielles de polluants atmosphériques ont une influence limitée sur la morbidité liée à l’'asthme. Ceci contraste avec ce à quoi on pourrait s'attendre sur la base de la littérature publiée qui fait état des effets de la pollution atmosphérique provenant de sources autres que les industries. Les résultats suggèrent qu'une meilleure évaluation de l'exposition et de meilleurs devis d'études devraient être adoptés dans les études futures pour évaluer l'association entre la morbidité liée à l'asthme et les émissions industrielles de polluants atmosphériques chez les enfants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".