 C'est pas intérêt, c'est pas intérêt à ce que j'aie ça, merci de l'aide. As we set? As we set? Ok, so on your mark. Let's go, good morning. So this is our last school day. We still have a very nice program to offer you today, this morning. And it starts by a lecture from Miriam Rad Nakle, from University of Balamund, Lebanon. Talking about, no applause, yes, you can of course. Talking about air quality and health in Beirut. And we'll see after what we have as a program, but just to let you know that you've prepared yesterday some case studies with Konstantinos Makris and we had decided yesterday that you would be showing us what are your results, what are your results of your work and there will be an hour after the talk of Miriam for you to introduce the results of your studies. So be ready, ok? So enjoy, see you. Good morning. Before I start, I just want to thank the organizer for inviting me and thank you for this interesting workshop. As Eric said, I will give you an idea of what we did in Lebanon regarding the BAF study, which is the study of effect of air pollution in Beirut. So I will give you a feedback on the background that we had before the study and then we will talk about the methodology that we followed in BAF and then the results and we will finish with the conclusion. So before I start, this is just for you to know where we can locate Lebanon and as you can see from the photo that we have two major hills in Beirut because this is Beirut that you saw here, so we have two hills in Beirut and before we started the study we had several data and several references that showed that we have a high level of major outdoor air pollutants. They were documented until 2012, the date or the year when we started the study and the health effect at that date wasn't really studied and wasn't really discovered. So at this level, as we said yesterday, me and Raymond and other colleagues from Lebanon, we have sort of lack in national strategy so I will not use the word lack. We have insufficient, let's say, legislations and when you come from different hills next to Beirut, you can see air pollution by naked eye. So it's not really a difficult thing to know that we have high levels of air pollution. We proved or several studies proved that we have high levels of PM and NO2 and we exceeded the WHO level at that time and we're still exceeding these standards. As we said also yesterday, the roles and responsibilities are not really defined regarding air pollution and even waste management and since we have all the pollutants that are identified and especially the source of pollutants were identified so it was time in 2011 and 2012 to start thinking about the health effect of air pollution. So this is just to give you an idea about Beirut. Here you have Beirut government. So here you have Beirut government and as you may know Beirut is the capital of Lebanon so it has a 20 km2 of surface and it has a high density of population and you have to know also that it attracts millions of vehicles per day plus we don't have really a good public transportation system so people are obliged to take their private cars. So this is Beirut, this is Beirut government part of it just to give you an idea about the traffic it's a typical heavy traffic that we can face on daily basis in the morning and in the evening. This is the high density of building and this photo is taken from hill next to Beirut so you can see the air pollution here so it's really visible by naked eye. So here you have more important characteristic of the city so we said yesterday that it's very important to define the city the topography, climate etc. So we have a Mediterranean climate and we have high humidity average around 60% and what's really important to know that inside the city and I don't know if you noticed we have really very high buildings and we have what we call canyon streets so we have narrow streets and very high buildings without any control on these buildings so as a result we have what we call the air pollution is recycled inside the city before we started we did also a sort of literature review just to define the impact of the degradation of Beirut and based on the WHO we have 170 millions of dollars per year as cost of air quality degradation and 26 million per year of health effects if I have to talk about the health system in Lebanon today it's different than when we started in 2011 and in 2011 it's also different than in 2016 or 2008 but you have to know that we have a the system was really fragmented and passed by different phase where it was restructured but I will go back to the same idea that we have we don't have collaboration between ministres between the Ministry of Environment and the Ministry of Health so that's why we have this lag in the legislation and lag in the responsibilities related to to the management of air pollution or management of waste or waste so and as a fact we have high levels of particles in the city based also on the WHO reference so as a result of this assessment we decided that we need to start studying the health effect of air pollution on health, sorry, in Beirut and one of the main objective was as we saw in the case study yesterday with Konstantinos we need to review what we have as data as air pollution data, as health data so we did the same brainstorming that you did yesterday in the exercise we had to review all of these information and we found that we need to develop a methodology or a protocol adequate for Lebanon because we cannot use information used let's say in US or in Europe because we have different context so the first thing to develop was the protocol we decided to study also the relation between high levels of air pollution and health effects and to estimate the cost and you'll see that we couldn't yet estimate the cost because we didn't finish at the second phase of the study so when we were discussing the source of information we had to conduct a pilot study because we cannot move into a general study before testing it and it was really interesting because we discovered lots of things and one of the important point that we faced that we have several sources of data at the level of the hospital and I guess we discussed this in the last few days we took two hospitals one university hospital and one private hospital with almost 50 beds and the university hospital around 300 beds and we followed we tested the protocol as data collection and specifically health indicators and we found that we have different source of data in these hospitals in these two hospitals and it's applicable to all hospitals so we can see that we have a file or a registry for the health providers or for nurses let's say we have a register for residents and we have a register for the pharmacy and we have the files of the insurance we have the files of the emergency department and so we have different source of data we had to study these sources in order to define what's the best between these sources so we can get our information it's important to note that the insurance files were complete so if we had to choose or the best source of data for us was the insurance system or insurance information but only 15% of people were in Lebanon are insured in the private companies so it wasn't really a good choice for us so we went and we took the choice of following emergency department because it's more complete compared to other source of data and you need to know that we don't have electronic records so everything was written in files and registers so we had to take this information manually and then we did the data entry and data validation so this is the protocol that we developed after the pilot study so here you have different input because we need to in order to integrate the patient in the study we need to evaluate different criteria the first one the first cause for the patient to be accepted or to be taken in the emergency room and then we have the diagnosis and then the treatment the medical doctor and you have also the medication or and we took the name of the physician because we thought if we lose any of these data we can check with the physician if he has a certain case that we need so this is a general study so we collected data air pollution data we will see now how we can collect it health data we did the data entry we validated the two indicators by experts and then we moved to the analysis so we did a descriptive analysis before the association analysis and we validated the results and you will see now what kind of results we have so to move on with the steps of the protocol for air pollution we have in Beirut at that time we had only in Beirut three stations that measure the pollution and it's a routine measurement so we have the concentration of pollutant on daily basis it's an hourly measurement and here you can see that we can have the data by day and we have the average of Pm10, Pm2.5 for temperature and humidity and this is how we collected the data this is a validated version of data and what do we have here in red I took this example just to show that here we have missing data that we replaced by the mean of the month so the expert decided to replace it by the mean and we followed several studies to decide on this so we had three stations and we need to know that we have also passive tubes that measure noxious but we couldn't really use this one because we wanted the concentration on daily basis because we want to link it to the health indicators collected on daily basis so for the health indicators we had to collect data from a specific zone in Beirut which is Beirut governance so we can see here Beirut governance we had 19 hospitals but we had to follow a certain criteria in order to conduct the study so we had only nine hospitals in order to be in the study or to participate in the study but the red ones here have a very strict system and we were talking yesterday about perseverance and how we should be committed to our study and believe in our study and we spent almost one year to convince them if they want to participate and we ended up only with seven but the seven covered 72% of the bed in Beirut because when you work in hospitals it's more important to cover the number of beds and we have several university hospitals in these seven hospitals so this is the area that we chose to work on this is how we collected data here you have I just want to show you the form that we used to collect data it's not really an advanced model to use but in the contest that we had it was interesting because we trained people how to use, how to collect data we had here the number of patients the ID, we have the age, gender and we have what was the first course to be admitted in the hospital the final diagnosis, the treatment and what happened to the patient and here you have all the important most important indicators that we need to collect and it was filled by residents and physicians because as I told you yesterday I cannot access this information to tell you that we wanted to add more important information but we had to collect anonymous data and we couldn't contact the patient so this was the condition to conduct the study we cannot contact the patient and if we wanted to contact the patient we had to go through consent form and consent from the patient and we couldn't deal with this because we wanted to cover more important zone and more important number of patients so after conducting the study and the pilot we went, this is not really friendly but we went to a more important data management for health indicators where you can have different data set and different entries for the motif or the first course for admission this is just to clean the data and to see if we can keep the patient inside our database or it should be eliminated from the database here you can have an idea of how we classified the categories of symptoms and you have cardiovascular disease respiratory disease which is important and we discussed it last time we focused also on skin allergic disease because it was mentioned in the literature review and we also worked on cerebrovascular disease but as in the second phase we stopped collecting data related to cerebrovascular disease because we found that it's not really significant so these are the classifications here you can see that we have different categories and we match different categories of disease and of course we classified when we conducted the data management we classified the diagnosis and the cases by following ICD-10 in order to compare it to international studies this is a kind of final table in order to use it for association analysis so here you have all the data if you want the data by day because here I just mentioned something when we collect data if you remember the form that I showed you we collect data by patient but when we have to calculate or when we have to move on and search for association we need to have the average per day so that's why we ended up by having the unit as day and then we have different table and 16 years old and we have here the other kind of information and this is the final table where you have all the indicators with the pollutant so we can measure them at the general study we had we talked about homogenous exposure yesterday here we had to follow a small area and we validated this by the station that we have so we considered that we have a sort of homogenous exposure and we followed a sort of cohort because though we since we are in the same area so everybody was exposed to air pollution and those who developed the disease or developed the outcome were admitted to the hospital so this is a personal regression based on gamme model so we took into consideration the pollutant, seasonality the trend of disease, the holidays because we're talking about the city and usually especially in the summer people don't stay in the city so we had to take into consideration holidays, weekends and weekdays and the flu period in our model and this model let us estimate the relative risk and to estimate the short term effect of air pollution so this is the most important part of the study I guess here you have the results for 2012 and it's still the same till this year so for PM10 we exceeded the limit by 151% and for PM2.5 200% and if you remember we said that we cannot exceed more than 3 days per year so so we had exceeded the limit 133 days and 129 days and just to tell you that we followed WHO because our standards were really more important and very high compared to WHO and to compare also with international studies so here are the characteristics of emergency hospital admissions for different kind of disease and per gender and this is a descriptive result that we started with if you can see here we have a kind of peak between June and July and it was really surprising because normally we don't have such number of admissions especially when we talk about respiratory disease at this time so we had you can see that we have a kind of correlation between the particles and the admissions related to respiratory disease here you have the results of the association if you can see that and when I saw the poster of Kouame we saw that you have almost the same result especially for elderly group that you have 1.036 for respiratory disease and we have also for the other 0.013 what was interesting in this part that for children and elderly group we had the effect on the same day without any lag but when it comes to adults we had a certain lag of 6 to 7 days and I was talking with colleagues from Iran yesterday I told them that it was comparable to the same situation in Tehran and it's due to cultural cultural background because you know we have this culture that we're really close to doctors and physicians and we can call them if we're suffering from something we can call them or we can go and get some medication from the pharmacy so it delays the detection of the admission in the emergency room so we had significant association with the respiratory disease but for the admission for cardiovascular disease for adults and elderly group we have to wait till phase 2 in order to confirm if we have really an association because here it was barely significant but we cannot confirm that it's significant here you have the counterplot of the results and this is the last part that we were surprised by it's more related to skin allergic disease and it was really more important in the group of less than 16 years old so we had 4.5, 4.10, 4 pm, 2.5 as relative risk and 16% and 18% with a lag of 2 to 3 days 4 pm, 10 so it was really surprising for us and we saw that in other literature review they also confirmed that there is a link between skin disease and mainly it was urticaria to finish I have to tell you that we compare the result with other result just to make sure that we have we have the same relative risk compared to other international studies and we got the same, almost the same relative risk compared to studies in US and in Europe and cities and especially AFIA project and to apply what we saw with several speakers in the last few days we tried also to calculate the attributable risk we're not really convinced to do it since we only have one study in Lebanon that conducted the relative risk but we wanted to try just to know what's the really or what percentage can affect the risk from the air pollution so we took the group of less than 16 years old and we had 369 cases that could be avoided if we have controls on air pollution or good management of air pollution and for the cases related to skin allergic disease we could have been avoided 40 cases if we work on the standards on the limits related to particles PM2.5 and PM10 so to finish with the presentation from the beginning of the week we said that we cannot separate the external environment or ambient air from indoor air pollution and we cannot isolate ourselves and to avoid inhaling pollutants so in parallel we have lots of information but in countries like Lebanon we still have very limited actions to put and to work on so for our study it was really a first complete initiative because we had several extrapolations and several trials to estimate the relative effect of air pollution but it was the first time to collect this information and try to correlate it we had 7 years and we were really happy to work on the protocols that was applied in other countries like in Côte d'Ivoire mainly in Côte d'Ivoire and we have another project now with Isabella and we had significant association our objective now is to estimate the cost is to still an objective pour l'exposé individuelle avec un nouveau projet que nous voulons faire, qui est hausse, pour comparer ou étudier l'environnement indoor ou l'exposition indoor dans les écoles et pour étudier les effets sur l'hôpital de l'école ou sur les étudiants et les performances de l'école. Nous allons aussi commencer les études multicentaires avec des polyethanes. Nous espérons le faire dans les prochaines quelques années. Je vais finir avec ceci, même si les effets de polyethanes sont souvent invisibles ou mal détectables, ils sont réels, et nous devons faire quelque chose pour cela. Merci. Merci beaucoup, Miam. Et la caméra, sorry. Est-ce qu'il y a une question dans la salle, s'il vous plaît ? Merci pour la présentation. J'ai juste une question, curiosité. Est-ce qu'il y a de l'association de causse entre le 10 de l'heure et l'hôpital de l'hôpital de l'école si il y a des mécanismes ? C'est l'hôpital de l'hôpital de l'hôpital de Lebanon. C'est l'exposition, c'est quelque chose. Ou c'est juste... Quoi ? Je souhaite que je puisse répondre à cette question parce que je veux vraiment savoir parce que le étudiant que nous avons conductu est descriptif. Et c'est le premier étudiant. On ne peut pas parler de causse, c'est un étudiant descriptif, mais on veut vraiment savoir, j'ai vérifié plusieurs références et ils ont fait des études cross-sectionales et ils ont linké la maladie de l'hôpital de l'hôpital. Mais nous n'avons pas de pouvoir ou des résultats, nous avons un résultat fort pour dire que nous avons de la causality. Merci pour votre présentation. Je vous remarque que la plupart des décises que vous avez shorties sont les réspirations ou les visuels cardio-visuels. Donc, avez-vous regardé d'autres décises qui peuvent être liées à la même constation ? Nous avons deux décises cardio-vasculares, les réspirations dans les risques, les visuels sur le cerveau, et l'hôpital de la fatigue. La première décision que nous avons collectée, du temps, nous avons regardé les problèmes de CITRAC juste pour contrôler la collection du data pour voir si nous les faisons bien. Et puis, en fin du second phase, nous la les condamnons car nous avons changé le protocole. Merci àdir pour votre présentation. Je voulais savoir, dans la pandémie, est-ce que vous considérez que vous êtes un grand membre ou que vous avez été force de faire un modélisation de dépression pour assurer l'impact de la santé ? Nous considérons que... Pardonne-vous, pouvez-vous répéter ? Vous avez fait des mesures sur les terrains et les places. Non. Continuez, ce n'est pas vraiment des mesures. Nous avons des stations, des stations de backgrounds, et nous avons une routine de monitoring. Nous avons des mesures continues sur le basis quotidien. OK. C'est la question ? Je voulais savoir si, pour assurer l'impact de la santé, vous avez été force de faire un modélisation de dépression pour trouver la concentration sur un endroit particulier où vous n'avez pas un membre de dépression qui a été fait par l'impact de la santé. OK, je ne l'ai vraiment pas fait. Mais nous n'avons pas travaillé sur un modélisation de dépression. Nous avons juste eu la concentration, la concentration du jour, et c'était principalement mesuré chaque 15 minutes. Nous avons eu l'avantage chaque heure et pour le whole day. Nous avons correlé ces données, les mesures d'air pollutant, avec un compte quotidien dans les hôpitaux pour l'admission, pour l'espérature, pour le cardiovascular et les autres... Mon point était de savoir si les mesures étaient près de l'hôpital. Pas vraiment près de l'hôpital, c'était à trois niveaux différents dans Beirut. Et si je retourne, je peux vous montrer l'envers de la map de Beirut. Ici, vous avez les différents troupes passives, et ici sont les stations, et vous avez les hôpitaux sur la ville. Ce n'est pas vraiment près de l'hôpital. Parce que vous n'avez pas... Nous ne sommes pas seulement en train d'imaginer l'hôpital, nous sommes en train d'imaginer tout le monde dans Beirut, donc ils peuvent être près de l'hôpital ou en vivant dans une autre région, mais toujours dans Beirut. Oui. J'ai deux questions. La première est de la méthodologie que vous avez reportée. Vous parlez de modèle. C'était juste une question de régression. C'est une question de régression, oui. Une autre question, c'est d'utiliser la décision de l'hôpital. Est-ce que l'hôpital dépend de la densité de l'hôpital ou il y a des critères que vous avez... Nous n'avons pas été passés par un sample. Nous n'avons pas été passés par un sample, mais nous avons fixé, nous avons collecté des données sur la base d'aujourd'hui. Nous n'avons pas été passés par un nombre de patients. Pour l'année 1er, nous avons été passés par 11.540 patients pour l'année 1er. Nous avons collecté toutes les informations que nous avons des hôpitaux pour obtenir une importante boule d'information. Nous n'avons pas fixé. Ok, merci Miriam, pour une très bonne présentation. J'ai besoin d'une question. La première question, je suis aussi curieuse comme Maurizio sur l'irritation de la peau que vous avez de l'hôpital. Mais vous avez seulement de l'hôpital sur les enfants, en 16 ans, pas sur l'année. Je me demande, est-ce que vous avez des données sur votre patient? Je veux dire, dans les questionnaires, si ils vivent des hôpitaux, quelque chose comme ça, pour l'eau ou l'soil, ils s'attendent à quelque chose comme l'environnement. C'est la première question. La deuxième question, je suis intéressée dans le modèle que vous utilisez pour l'estimation de l'irritation de la peau. Peut-être que vous pouvez me dire plus sur le modèle. Ok, je vais commencer avec la première question concernant l'hôpital. C'est principalement que nous n'avons pas d'informations concernant les patients. Quand nous avons commencé le étudiant, nous avons étudié un étudiant descriptif. Nous avons dû commencer de quelque part. Nous avons étudié cette information et la principale condition était d'être anonymes pour couvrir un nombre de populations. Si nous devons aller dans un questionnaire, comme je l'ai dit, nous devons aller dans une forme consente, et tout le protocole sera différent et nous devons être plus précis et plus concentrés dans un certain endroit ou un ou deux hôpitaux. Mais ça pourrait être plus important d'avoir toutes ces informations et les liens, mais nous n'avons pas du privilège à ce moment. Et je pense que nous n'avons pas du privilège parce que nous essayons d'étudier l'effet dans un tout différent de ce qu'il y a après l'étudiant parce qu'on a pris beaucoup d'argent, de temps et d'effort parce que c'était un étudiant très grand à l'égalité de Beirut. Pour la seconde question... Je n'ai pas oublié la seconde question. Pour la seconde question, il y a un modèle. Pour le modèle que nous avons utilisé, c'est la regression de Poisson. Si vous avez besoin d'une autre information, vous avez ici, à la fin de la lecture, la référence... La référence de le modèle, nous avons utilisé des modèles différents utilisés en Europe. Et ici, c'est l'article où vous pouvez trouver tous les détails qui sont liés à le modèle. C'est la troisième. Vous avez tous les détails statistiques. Et en général, dans ce modèle, il faut savoir que nous avons un peu de modifiations ou un peu de change compared à la population générale. C'est pourquoi nous pouvons appliquer un modèle de regression de Poisson. Et ce changement nous a permis de travailler sur une sorte d'équation. C'est la logique de l'admission de l'hospital où vous avez une constante et vous avez pris en compte la temps, les articles, la température, la hémidité et le jour de la semaine. Et vous pouvez l'intégrer dans le modèle et obtenir vos risques relatives. Bonne matin. Merci pour ce... Je me suis rendu compte. Je pense que la présentation est très informative et très importante pour mon travail. Donc, la première question serait, est-ce que vous considérez l'hospital? Je dis cela parce que pour mon étudiant, par exemple, si vous avez pris des données de l'hospital ou de l'hospital, il y a une chance que les patients qui ont vu l'hospital sont de l'extérieur de votre étudiant. Donc, ce sera la première question. La prochaine serait vraiment... Je voudrais savoir ce que vous avez pris. Je sais que l'hospital a parlé de ce que c'est de l'hospital. Mais si vous essayez de publier ce genre de travail, ils vont dire que c'est juste un niveau descriptif, que ce n'est rien de consagré. Donc, politely, ils vont vous dire que ce n'est rien. Donc, je voudrais savoir ce que vous avez pris. Qu'est-ce qu'il y a d'autres personnes dans cet étudiant? C'est très important. Je vais répondre à la seconde question, parce que c'est vraiment une situation très difficile. Et nous faceons tout le temps, nous devons publier quelque chose. Parce que, quand nous venons ici, c'est-à-dire, quand nous venons à l'Europe et nous attendons des sessions, nous rêvons de beaucoup de études pour conduire un niveau. Et ça prend un temps, et ce n'est pas seulement l'Europe de l'Europe de l'Europe. Donc, ça prend un temps pour développer ces études. Et quand c'est le temps de conduire, et nous devons publier quelque chose, c'est difficile de publier, parce que ce n'est pas vraiment âgé, mais ce n'est pas vraiment sexy, et ce n'est pas vraiment attractif pour les journalistes de publier, parce que c'est plus lié à un certain pays. Nous avons fait beaucoup de challenges pour ce genre de travail, surtout pour le protocole. Et pour les résultats, c'était un peu différent, parce que nous avons suivi un protocole AFEA, c'était comparable, et nous avons publié 5 articles pour Baf, mais ce n'était pas vraiment facile. Un de les articles nous a pris une année et demi pour être accepté, pas pour la qualité du article, mais parce que c'était plus lié à Lebanon, ou à développer un pays, et ce n'est pas vraiment intéressant pour d'autres pays. Régardant le niveau des hospitaliers, c'est aussi une question très intéressante, et je l'ai demandé quand j'ai fait la défense de ma thèse. Nous avons travaillé sur les indicateurs, sur les indicateurs de santé pour éviter d'avoir des problèmes. Et si vous savez le contexte de Beirut, vous n'aurez pas, on dirait quelqu'un qui a Asma, qui est venu à l'hôpital de Beirut. Si quelqu'un vivant dans le sud ou quelqu'un vivant dans le nord ne va pas prendre une heure et demi pour venir à Beirut pour obtenir la médicature, donc le protocole et les indicateurs jouent ont limité ce challenge. Parfait. Merci pour votre présentation. Je pense que votre mesure est basée sur les articles 2,5 et 10. Oui. Mais vous avez mentionné dans votre présentation toutes les pollutants de Beirut sur les voitures. Et pas seulement les voitures. J'ai dit ça. Oui, c'est le plus fier. Parce que je n'ai pas mis le pourcentage. C'est principalement que nous avons des voitures, des constructions, et nous avons une partie de ça qui vient de nous, de notre pays golf. Oui. Mais c'est plus important, c'est très important. J'ai suggéré, si vous ajoutez des mesures sur le CO, monoxide, carbone, c'est très important. C'est vrai. Pour les voitures. C'est vrai. Parce que vous avez mentionné, il y a des millions de voitures tous les jours dans Beirut. Et ce sont des mesures pour que le CO soit très utile. Si vous ajoutez. C'est vrai. Bien sûr, on peut le prendre en considération. Comme je l'ai dit dans la dernière slide, notre objectif est de commencer en pensant sur les multimodules et en même temps sur les études multisantiques. Donc, dans une autre région, en Lebanon, en même temps, une autre sorte de pollutant. Ok. Merci. La dernière question. Mournée, merci pour cette belle présentation. Je voudrais savoir si vous avez déclaré ou locaté un contrôle, un endroit où vous avez monitoré l'études multisantiques dans votre étudiant. Et si vous l'avez dit, comment est-ce que l'étudiant a eu lieu dans les autres locations, sur les niveaux de l'étudiant ou du contrôle? Merci. Ok. Cette partie a été conductée avant que je commence l'étudiant parce qu'ils ont commencé la measurement d'air pollution en 2004 en collaboration avec les régions de l'île de France. Donc, ils ont travaillé sur les différences entre l'étudiant et les sites de proximité. Et quand j'ai commencé l'étudiant, on avait une sorte de... Je ne vais pas dire proximité, mais les étudies et les publications liées à Beirut ont confirmé que nous avons une situation homogène, une concentration homogène où nous pouvons prendre les résultats des trois stations et ne pas penser à l'étudiant ou à l'étudiant, parce que c'est une mesure représentative pour toute la ville. Je ne sais pas si j'ai répondu à ta question ou pas. Pas vraiment, parce que je pense qu'après moi, François a fait le point qu'une fois que l'étudie est prête de monitorer, il y a besoin d'une réference de données. C'est la banque. C'est le WHO, on utilise le reference WHO. Donc, on a calculé le risque relative pour une augmentation de 10 microgrammes par mètre de cubic mètres d'un standard WHO. On n'a pas pris le 0. Donc, si c'était le 2.5 ou le 2.5, ça dépend. C'était 20 ou 10 microgrammes, 50 et 20. Désolé, désolé. Vous voulez faire quelque chose, François? OK, juste... OK, alors, c'est vraiment la dernière, OK? Et ensuite, c'est la dernière. C'est un commentaire sur cette question. Ici, ils sont en train de regarder l'entrée du hospital sur toute la ville. Donc, ils ont besoin d'une sorte d'information sur la pollution régionale parce qu'ils ne peuvent pas donner un hospital à une source de point de vue. Donc, c'est pourquoi ils ont pris ces 3 sortes de stations de backgrounds et l'aideraient à l'aider. OK, donc, merci beaucoup, Miriam. Maintenant, c'est temps de bouger à la seconde lecture. Donc, c'est une lecture par Carla, Carla O'Conna, sur l'épisode de bio-monotering. Il y a des études sur les sites contaminés. Donc, il y a aussi ce petit... Le brief de l'étudiant de l'estudiant de l'hôtel. Carla, vous le managez comme vous voulez. Vous êtes l'autre. On peut peut-être... On a deux ou trois groupes que nous avons à présenter. Comment? Trois. Alors, commençons avec la première. Il y a quelques minutes. Vous avez 5 à 6 minutes. Une seconde pour venir ici. C'est la deuxième. OK. C'est toi, Maurizio. C'est toi. OK? Préparez-vous? Je veux dire, vous pourriez aussi. Oui. Merci.