Ambient Temperature and the Risk of Renal Colic: A Population-Based Study of the Impact of Demographics and Comorbidity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the impact of ambient temperature on the incidence of emergency department (ED) admissions for acute renal colic and the potential influence demographics and comorbid conditions may have on this. METHODS: We conducted a population-based time series analysis using linked healthcare databases in Ontario, Canada, which included all residents, aged ≥19 years, who were admitted to an ED from April 2002 to December 2013. The primary outcome was daily number of renal colic emergency department admissions. A distributed lag nonlinear model with 21 days of lag was applied to estimate the cumulative effect of temperature on colic admissions. We estimated risks for cold and heat, defined as temperatures below and above the optimal temperature, which corresponded to the point with minimum risk of colic admissions. We conducted stratified analyses using selected demographics and comorbidities. RESULTS: During the study period, 423,396 patients presented to an ED with colic. There was a significantly increased risk of colic as ambient temperature increased (rate ratio [RR] = 1.30, 95% confidence interval [CI]: 1.20, 1.42). Subgroup analysis demonstrated an increased risk associated with heat for both genders; however, this risk was more pronounced in males with extreme heat (RR = 1.64 vs 1.22, p = 0.006). In contrast to other age groups, there was an increased risk for those in their 40s (RR = 1.42), 50s (RR = 1.54), and 60s (RR = 1.31) (p = 0.02). CONCLUSION: Increasing ambient temperature was associated with increased risk of ED visits for colic, particularly in males and those aged 40 to 69 years.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».