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Enregistrement W2462120738 · doi:10.1186/s12889-016-3214-7

Assessing health impacts of the December 2013 Ice storm in Ontario, Canada

2016· article· en· W2462120738 sur OpenAlexaffabout
Nikhil Rajaram, Karin Hohenadel, L. Gattoni, Yasmin Khan, Elizabeth Birk-Urovitz, Lennon Li, Brian S. Schwartz

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeme Oxygenase-1 and Carbon Monoxide
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health OntarioSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePublic healthBiostatisticsStormEpidemiologyEnvironmental healthMeteorologyNursingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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