Review Article
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Addressing vulnerability to heat-related mortality is a necessary step in the development of policies dictated by heat action plans. We aimed to provide a systematic assessment of the epidemiologic evidence regarding vulnerability to heat-related mortality. METHODS: Studies assessing the association between high ambient temperature or heat waves and mortality among different subgroups and published between January 1980 and August 2014 were selected. Estimates of association for all the included subgroups were extracted. We assessed the presence of heterogeneous effects between subgroups conducting Cochran Q tests. We conducted random effect meta-analyses of ratios of relative risks (RRR) for high ambient temperature studies. We performed random effects meta-regression analyses to investigate factors associated with the magnitude of the RRR. RESULTS: Sixty-one studies were included. Using the Cochran Q test, we consistently found evidence of vulnerability for the elderly ages >85 years. We found a pooled RRR of 0.99 (95% confidence interval [CI] = 0.97, 1.01) for male sex, 1.02 (95% CI = 1.01, 1.03) for age >65 years, 1.04 (95% CI = 1.02, 1.07) for ages >75 years, 1.03 (95% CI = 1.01, 1.05) for low individual socioeconomic status (SES), and 1.01 (95% CI = 0.99, 1.02) for low ecologic SES. CONCLUSIONS: We found strongest evidence of heat-related vulnerability for the elderly ages >65 and >75 years and low SES groups (at the individual level). Studies are needed to clarify if other subgroups (e.g., children, people living alone) are also vulnerable to heat to inform public health programs.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,131 | 0,044 |
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 ».