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Enregistrement W2769759576 · doi:10.1016/s2542-5196(17)30156-0

Projections of temperature-related excess mortality under climate change scenarios

2017· article· en· W2769759576 sur OpenAlexaff
Antonio Gasparrini, Yuming Guo, Francesco Sera, Ana M. Vicedo‐Cabrera, Veronika Huber, Shilu Tong, Micheline de Sousa Zanotti Stagliorio Coêlho, Paulo Hilário Nascimento Saldiva, Éric Lavigne, Patricia Matus Correa, Nicolás Valdés Ortega, Haidong Kan, Samuel Osorio, Jan Kyselý, Aleš Urban, Jouni J. K. Jaakkola, Niilo Ryti, Mathilde Pascal, Ariana Zeka, Paola Michelozzi, Matteo Scortichini, Masahiro Hashizume, Yasushi Honda, Magali Hurtado‐Díaz, César De la Cruz Valencia, Xerxes Seposo, Ho Kim, Aurelio Tobı́as, Carmen Íñiguez, Bertil Forsberg, Daniel Oudin Åström, Martina S. Ragettli, Yue Leon Guo, Chang‐Fu Wu, Antonella Zanobetti, Joel Schwartz, Michelle L. Bell, Trần Ngọc Đăng, Clare Heaviside, Sotiris Vardoulakis, Shakoor Hajat, Andy Haines, Ben Armstrong

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilBundesministerium für Bildung und ForschungGrantová Agentura České RepublikyPaul Mellon Centre for Studies in British Art, Yale UniversityNational Health Research InstitutesNational Research FoundationMinistry of the Environment, Government of JapanYale UniversityNational Research Foundation of KoreaU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésClimate changeRepresentative Concentration PathwaysTemperate climateEnvironmental scienceClimatologyGreenhouse gasGeographyMean radiant temperatureClimate modelPopulationExcess mortalityAtmospheric sciencesDemographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Climate change can directly affect human health by varying exposure to non-optimal outdoor temperature. However, evidence on this direct impact at a global scale is limited, mainly due to issues in modelling and projecting complex and highly heterogeneous epidemiological relationships across different populations and climates. METHODS: We collected observed daily time series of mean temperature and mortality counts for all causes or non-external causes only, in periods ranging from Jan 1, 1984, to Dec 31, 2015, from various locations across the globe through the Multi-Country Multi-City Collaborative Research Network. We estimated temperature-mortality relationships through a two-stage time series design. We generated current and future daily mean temperature series under four scenarios of climate change, determined by varying trajectories of greenhouse gas emissions, using five general circulation models. We projected excess mortality for cold and heat and their net change in 1990-2099 under each scenario of climate change, assuming no adaptation or population changes. FINDINGS: Our dataset comprised 451 locations in 23 countries across nine regions of the world, including 85 879 895 deaths. Results indicate, on average, a net increase in temperature-related excess mortality under high-emission scenarios, although with important geographical differences. In temperate areas such as northern Europe, east Asia, and Australia, the less intense warming and large decrease in cold-related excess would induce a null or marginally negative net effect, with the net change in 2090-99 compared with 2010-19 ranging from -1·2% (empirical 95% CI -3·6 to 1·4) in Australia to -0·1% (-2·1 to 1·6) in east Asia under the highest emission scenario, although the decreasing trends would reverse during the course of the century. Conversely, warmer regions, such as the central and southern parts of America or Europe, and especially southeast Asia, would experience a sharp surge in heat-related impacts and extremely large net increases, with the net change at the end of the century ranging from 3·0% (-3·0 to 9·3) in Central America to 12·7% (-4·7 to 28·1) in southeast Asia under the highest emission scenario. Most of the health effects directly due to temperature increase could be avoided under scenarios involving mitigation strategies to limit emissions and further warming of the planet. INTERPRETATION: This study shows the negative health impacts of climate change that, under high-emission scenarios, would disproportionately affect warmer and poorer regions of the world. Comparison with lower emission scenarios emphasises the importance of mitigation policies for limiting global warming and reducing the associated health risks. FUNDING: UK Medical Research Council.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations900
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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