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Enregistrement W2765622977 · doi:10.1289/ehp1756

Longer-Term Impact of High and Low Temperature on Mortality: An International Study to Clarify Length of Mortality Displacement

2017· article· en· W2765622977 sur OpenAlexaff
Ben Armstrong, Michelle L. Bell, Micheline de Sousa Zanotti Stagliorio Coêlho, Yue Leon Guo, Yuming Guo, Patrick Goodman, Masahiro Hashizume, Yasushi Honda, Ho Kim, Éric Lavigne, Paola Michelozzi, Paulo Hilário Nascimento Saldiva, Joel Schwartz, Matteo Scortichini, Francesco Sera, Aurelio Tobı́as, Shilu Tong, Chang‐Fu Wu, Antonella Zanobetti, Ariana Zeka, Antonio Gasparrini

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Health Research InstitutesNational Research FoundationNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitEnvironmental Restoration and Conservation AgencyNational Research Foundation of KoreaU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésConfidence intervalDemographyRegression analysisMedicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In many places, daily mortality has been shown to increase after days with particularly high or low temperatures, but such daily timeseries studies cannot identify whether such increases reflect substantial life shortening or short-term displacement of deaths (harvesting). OBJECTIVES: To clarify this issue, we estimated the association between annual mortality and annual summaries of heat and cold in 278 locations from 12 countries. METHODS: Indices of annual heat and cold were used as predictors in regressions of annual mortality in each location, allowing for trends over time and clustering of annual count anomalies by country and pooling estimates using meta-regression. We used two indices of annual heat and cold based on preliminary standard daily analyses: a) mean annual degrees above/below minimum mortality temperature (MMT), and b) estimated fractions of deaths attributed to heat and cold. The first index was simpler and matched previous related research; the second was added because it allowed the interpretation that coefficients equal to 0 and 1 are consistent with none (0) or all (1) of the deaths attributable in daily analyses being displaced by at least 1 y. RESULTS: On average, regression coefficients of annual mortality on heat and cold mean degrees were 1.7% [95% confidence interval (CI): 0.3, 3.1] and 1.1% (95% CI: 0.6, 1.6) per degree, respectively, and daily attributable fractions were 0.8 (95% CI: 0.2, 1.3) and 1.1 (95% CI: 0.9, 1.4). The proximity of the latter coefficients to 1.0 provides evidence that most deaths found attributable to heat and cold in daily analyses were brought forward by at least 1 y. Estimates were broadly robust to alternative model assumptions. CONCLUSIONS: These results provide strong evidence that most deaths associated in daily analyses with heat and cold are displaced by at least 1 y.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations93
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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