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Enregistrement W2049341990 · doi:10.3402/gha.v7.24161

Association of climatic factors with infectious diseases in the Arctic and subarctic region – a systematic review

2014· review· en· W2049341990 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Action · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubarctic climateClimate changeArcticGeographyEnvironmental healthSystematic reviewChecklistMedicineEcologyMEDLINEBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Arctic and subarctic area are likely to be highly affected by climate change, with possible impacts on human health due to effects on food security and infectious diseases. OBJECTIVES: To investigate the evidence for an association between climatic factors and infectious diseases, and to identify the most climate-sensitive diseases and vulnerable populations in the Arctic and subarctic region. METHODS: A systematic review was conducted. A search was made in PubMed, with the last update in May 2013. Inclusion criteria included human cases of infectious disease as outcome, climate or weather factor as exposure, and Arctic or subarctic areas as study origin. Narrative reviews, case reports, and projection studies were excluded. Abstracts and selected full texts were read and evaluated by two independent readers. A data collection sheet and an adjusted version of the SIGN methodology checklist were used to assess the quality grade of each article. RESULTS: In total, 1953 abstracts were initially found, of which finally 29 articles were included. Almost half of the studies were carried out in Canada (n=14), the rest from Sweden (n=6), Finland (n=4), Norway (n=2), Russia (n=2), and Alaska, US (n=1). Articles were analyzed by disease group: food- and waterborne diseases, vector-borne diseases, airborne viral- and airborne bacterial diseases. Strong evidence was found in our review for an association between climatic factors and food- and waterborne diseases. The scientific evidence for a link between climate and specific vector- and rodent-borne diseases was weak due to that only a few diseases being addressed in more than one publication, although several articles were of very high quality. Air temperature and humidity seem to be important climatic factors to investigate further for viral- and bacterial airborne diseases, but from our results no conclusion about a causal relationship could be drawn. CONCLUSIONS: More studies of high quality are needed to investigate the adverse health impacts of weather and climatic factors in the Arctic and subarctic region. No studies from Greenland or Iceland were found, and only a few from Siberia and Alaska. Disease and syndromic surveillance should be part of climate change adaptation measures in the Arctic and subarctic regions, with monitoring of extreme weather events known to pose a risk for certain infectious diseases implemented at the community level.

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.

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)0,001
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,325 · 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