Impact of heat on mortality in 15 European cities: attributable deaths under different weather scenarios
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High ambient summer temperatures have been shown to influence daily mortality in cities across Europe. Quantification of the population mortality burden attributable to heat is crucial to the development of adaptive approaches. The impact of summer heat on mortality for 15 European cities during the 1990s was evaluated, under hypothetical temperature scenarios warmer and cooler than the mean and under future scenarios derived from the Intergovernmental Panel on Climate Change Special Report on Emission Scenarios (SRES). METHODS: A Monte Carlo approach was used to estimate the number of deaths attributable to heat for each city. These estimates rely on the results of a Bayesian random-effects meta-analysis that combines city-specific heat-mortality functions. RESULTS: The number of heat-attributable deaths per summer ranged from 0 in Dublin to 423 in Paris. The mean attributable fraction of deaths was around 2%. The highest impact was in three Mediterranean cities (Barcelona, Rome and Valencia) and in two continental cities (Paris and Budapest). The largest impact was on persons over 75 years; however, in some cities, important proportions of heat-attributable deaths were also found for younger adults. Heat-attributable deaths markedly increased under warming scenarios. The impact under SRES scenarios was slightly lower or comparable to the impact during the observed hottest year. CONCLUSIONS: Current high summer ambient temperatures have an important impact on European population health. This impact is expected to increase in the future, according to the projected increase of mean ambient temperatures and frequency, intensity and duration of heat waves.
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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 | 0,024 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».