The British Columbia Asthma Prediction System (BCAPS): A Surveillance System to Forecast the Public Health Impacts of Wildfire Smoke
Notice bibliographique
Résumé
Smoke from severe wildfires during the summers of 2015 and 2017 affected most of the population of British Columbia (BC), Canada. Asthma-related health outcomes are consistently elevated when populations are exposed to wildfire smoke in BC. Timely information during smoke events is important to inform the actions of public health authorities. We developed a surveillance system using short-term wildfire smoke forecasts to predict the potential health impacts of smoke over the coming days and provide this information to public health authorities in easy-to-interpret daily reports.The BCAPS framework is modular such that different data, modelling approaches, and visualizations can be applied. We used daily fine particulate matter (PM2.5) measurements, daily counts of asthma-related population health outcomes, and PM2.5 forecasts to predict and visualize smoke exposures and their health impacts across different geographic areas over the coming 48 hours. We applied BCAPS retrospectively during a 2015 smoke event using a Bayesian latent process model to forecast health outcomes. We prospectively applied BCAPS in 2017 using random forest models to predict PM2.5 exposure and health outcomes.Daily PM2.5 measurements ranged from 0.03 µg/m3 to 301.2 µg/m3 during the 2015 event and from 0.05 µg/m3 to 293.8 µg/m3 in 2017. Daily PM2.5 and daily counts of asthma-related physician visits and medication dispensations were increased during smoky periods in 2015 and 2017. In general, BCAPS predicted the smoke-related increases in asthma outcomes with good accuracy, though performance was dependant on the performance of the smoke forecasts. In 2017 there was a marked decrease in population response to smoke towards the end of the season even though PM2.5 concentrations remained high.Integrating data from multiple sources into a modular framework such as BCAPS can usefully predict the health impacts of smoke exposure in a timely manner to inform public health decision-making and action.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».