How urban characteristics affect vulnerability to heat and cold: a multi-country analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The health burden associated with temperature is expected to increase due to a warming climate. Populations living in cities are likely to be particularly at risk, but the role of urban characteristics in modifying the direct effects of temperature on health is still unclear. In this contribution, we used a multi-country dataset to study effect modification of temperature-mortality relationships by a range of city-specific indicators. METHODS: We collected ambient temperature and mortality daily time-series data for 340 cities in 22 countries, in periods between 1985 and 2014. Standardized measures of demographic, socio-economic, infrastructural and environmental indicators were derived from the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) Regional and Metropolitan Database. We used distributed lag non-linear and multivariate meta-regression models to estimate fractions of mortality attributable to heat and cold (AF%) in each city, and to evaluate the effect modification of each indicator across cities. RESULTS: Heat- and cold-related deaths amounted to 0.54% (95% confidence interval: 0.49 to 0.58%) and 6.05% (5.59 to 6.36%) of total deaths, respectively. Several city indicators modify the effect of heat, with a higher mortality impact associated with increases in population density, fine particles (PM2.5), gross domestic product (GDP) and Gini index (a measure of income inequality), whereas higher levels of green spaces were linked with a decreased effect of heat. CONCLUSIONS: This represents the largest study to date assessing the effect modification of temperature-mortality relationships. Evidence from this study can inform public-health interventions and urban planning under various climate-change and urban-development scenarios.
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».