Assessing health impacts of the December 2013 Ice storm in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ice, or freezing rain storms have the potential to affect human health and disrupt normal functioning of a community. The purpose of this study was to assess acute health impacts of an ice storm that occurred in December 2013 in Toronto, Ontario, Canada. METHODS: Data on emergency department visits were obtained from the National Ambulatory Care Reporting System. Rates of visits in Toronto during the storm period (December 21, 2013 - January 1, 2014) were compared to rates occurring on the same dates in the previous five years (historical comparison) and compared to those in a major unaffected city, Ottawa, Ontario (geographic comparison). Overall visits and rates for three categories of interest (cardiac conditions, environmental causes and injuries) were assessed. Rate ratios were calculated using Poisson regression with population counts as an offset. Absolute counts of carbon monoxide poisoning were compared descriptively in a sub-analysis. RESULTS: During the 2013 storm period, there were 34 549 visits to EDs in Toronto (12.46 per 1000 population) compared with 10 794 visits in Ottawa (11.55 per 1000 population). When considering year and geography separately, rates of several types of ED visits were higher in the storm year than in previous years in both Toronto and Ottawa. Considering year and geography together, rates in the storm year were higher for overall ED visits (RR: 1.10, 95 % CI: 1.09-1.11) and for visits due to environmental causes (RR: 2.52, 95 % CI: 2.21-2.87) compared to previous years regardless of city. For injuries, visit rates were higher in the storm year in both Toronto and Ottawa, but the increase in Toronto was significantly greater than the increase in Ottawa, indicating a significant interaction between geography and year (RR: 1.23, 95 % CI: 1.16-1.30). CONCLUSIONS: This suggests that the main health impact of the 2013 Ice Storm was an increase in ED visits for injuries, while other increases could have been due to severe weather across Ontario at that time. This study is one of the first to use a population-level database and regression modeling of emergency visit codes to identify acute impacts resulting from ice storms.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».