A difference-in-differences approach to assess the effect of a heat action plan on heat-related mortality and equity in Montreal, Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The impact of heat waves on mortality and health inequalities is well documented. Very few studies have assessed the effectiveness of heat action plans (HAPs) on health, and none has used quasi-experimental methods to estimate causal effects of such programs. Objectives: To develop a quasi-experimental method to estimate the causal effects associated with HAPs that allows the identification of heterogeneity across sub-populations, and to apply this method specifically to the case of the Montreal HAP. Methods: A difference-in-differences approach was undertaken using Montreal death registry data for the summers of 2000-2007 to assess the effectiveness of the Montreal HAP, implemented in 2004, on mortality. To study equity in the effect of HAP implementation, we assessed whether the program effects were heterogeneous across sex (male vs. female), age (≥ 65 years vs. <65 years) and neighborhood education levels (first vs. third tertile). We conducted sensitivity analyses to assess the validity of the estimated causal effect of the HAP program. Results: We found evidence that the HAP contributed to reducing mortality on hot days, and that the mortality reduction attributable to the program was greater for elderly people and people living in low education neighborhoods. Conclusion: These findings show promise for programs aimed at reducing the impact of extreme temperatures and health inequities. We propose a new quasi experimental approach that can be easily applied to evaluate the impact of any program or intervention triggered when daily thresholds are reached.
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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 | 0,039 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».