Using Natural Experiments to Evaluate the Potential Public Health Benefits of the Toronto Cold Weather Program
Notice bibliographique
Résumé
Extreme cold weather alert programs have been implemented in some areas to address the significant health impacts of exposure to cold. One such program is the Toronto Cold Weather Program (TCWP) that was implemented in the City of Toronto since 1996 to protect the public from extreme weather conditions. In this paper, we aim to evaluate the effectiveness of the TCWP in reducing mortality and morbidity outcomes related to cold temperatures. We applied a quasi-experimental study design using the Difference-in-Differences method coupled with propensity-score-matching to determine the effect of the TCMP on daily hospitalizations and deaths due to cardiovascular disease (CVD), coronary heart disease (CHD) or cerebrovascular disease, using two complementary analytical approaches. Overall, the analysis did not detect an impact on reduced mortality/morbidity in the City of Toronto from the TCMP. For example, we obtained a Risk Difference (RD) of -0.88 (per 1,000,000 people) (95% CI: -3.27 to 1.51) and a Risk Ratio (RR) of 0.98 (95% CI: 0.91 to 1.05) people for CVD hospitalizations. The TCWP was not found to be effective in reducing cold related mortality and morbidity which demonstrates the importance of improving existing policies related to cold in Canada and other countries.
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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 | 0,020 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».