Cold Weather Conditions and Risk of Hypothermia Among People Experiencing Homelessness: Implications for Prevention Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Hypothermia is a preventable condition that disproportionately affects individuals who experience homelessness, yet limited data exist to inform the response to cold weather. To fill this gap, we examined the association between meteorological conditions and the risk of hypothermia among homeless individuals. Hypothermic events were identified from emergency department charts and coroner's records between 2004 and 2015 in Toronto, Canada. A time-stratified case-crossover design with conditional logistic regression was used to assess the relationship between the meteorological conditions (minimum temperature and precipitation) and the risk of hypothermia. There were 97 hypothermic events identified: 79 injuries and 18 deaths. The odds of experiencing a hypothermic event increased 1.64-fold (95% CI: 1.30-2.07) with every 5 °C decrease in the minimum daily temperature and 1.10-fold (95% CI: 1.03-1.17) with every 1 mm increase in precipitation. The risk of hypothermia among individuals experiencing homelessness increased with declining temperature; however, most cases occurred during periods of low and moderate cold stress. 72% occurred when the minimum daily temperatures were warmer than -15 °C. These findings highlight the importance of providing a seasonal cold weather response to prevent hypothermia, complemented by an alert-based response on extremely cold days.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».