MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1965226287 · doi:10.1097/00001648-200611001-00311

Impact of Extreme Weather Events and Climate Variability on the Health of Canadians: A Multicenter Study

2006· article· en· W1965226287 sur OpenAlexaffabout
Wendy Thompson, Y Mao, Shujie Cheng, Yan Jiang

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtreme weatherGeographyPopulationClimate changeDemographyEnvironmental healthMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SAA4-PD-04 Relatively small changes in the average climate conditions could produce large changes in the frequency and magnitude of weather factors and events. In order to asses the effects of climate change and climate variation on the health of a population, it is necessary to understand the relationship between health and climate under current and past conditions. It is important to identify and quantify the health effects associate with climate and how these effects may vary by region or by population. The purpose of this project is to assess the prevalence of illness, injury and death as a result of extreme heat and cold events through the collection and evaluation of administrative health data in the form of mortality, hospital separations, and emergency department records from selected urban cities across Canada (Vancouver, Winnipeg, Edmonton, Ottawa, Quebec City, and Halifax). The synoptic classification system by Environment Canada assigns each day in terms of the various weather variables into a particular synoptic category based primarily on air mass differentiation. Among the selected cities, Ottawa possessed the highest percentage of hot weather group (8%), followed by Quebec City (5.8%) and Winnipeg (3.6%), whereas Vancouver had the least number of days in the hot weather group (0.6%). The cold weather group occurs most frequently in Winnipeg (16.9%) and least frequently in Vancouver (6.9%). The percentage of air pollution days ranged from 46.6% (Quebec City) to 53% (Halifax). Elevated mortality and hospital separations are present when daily mortality exceeds the baseline and are associated with extreme temperatures and acute exposures to air pollution. This pattern is consistent for all cities investigated. In addition to annual total counts, daily mean elevated mortality and hospital separations breakdown by weather groups were also examine for the 6 cities. Daily elevated mortality was much higher for the extreme temperatures and air pollution-related groups than it was for “other” (comfortable) weather groups. Linking the regional/area health data to synoptic weather classifications of extreme heat and cols events over an approximate 10-year period (1990–2002) will provide new knowledge regarding the vulnerability of certain populations and/or regions and establish the need for a surveillance system to monitor associated health impacts of climate variability. These results can provide more accurate assessments of the health effects of climate change in Canada, a base measure for health service utilization during these extreme weather events and a scientific basis for preventive and adaptation measures needed to policy and decision-makers. This is a joint project between Health Canada, Environment Canada, participating hospitals, and universities across Canada, partially funded by the Climate Change Adaptation Initiative, Natural Resources Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEpidemiologyMême sujetClimate Change and Health ImpactsTravaux en français237 207