A RAPID, DATA-DRIVEN APPROACH TO SETTING TEMPERATURE THRESHOLDS FOR HEAT HEALTH EMERGENCIES
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: During the summer of 2009 a hot weather event in Vancouver, Canada resulted in considerable excess mortality (Kosatsky et al. Submitted.). As a direct result local authorities decided to develop a Heat Health Emergency (HHE) action plan. In late spring 2010 the BCCDC was asked to provide a rapid, evidence-based recommendation for the temperature at which an HHE should be called. Methods: Data on all-cause mortality for the summers of 2004-2009 were obtained from the BC Vital Statistics Agency. Measured and forecasted temperatures at the Vancouver (coastal) and Abbotsford (inland) airports were obtained from Environment Canada for the same period. Candidate thresholds were identified and tested by combining forecasted and measured temperatures in four early warning scenarios with different lead times, which has been identified as a priority for such work (Hajat et al. 2010). Early warning estimates were compared with measured temperatures using their sensitivity and positive predictive values (PPV). Results: In Vancouver the relationship between early warning estimates and measured temperatures deviated considerably from the 1:1 line, which resulted in multiple false positive HHE identifications for a 2-day average of maximum temperatures •30ºC. All three true positive events were succesfully identified at the 18-and 6-hour lead times (sensitivity = 1, PPV = 0.43). In Abbotsford the relationship was more linear for a 2-day average of maximum temperatures •36ºC, but the three true positives were not all identified until the 6-hour lead time (sensitivity = 1, PPV = 0.6). Conclusions: The BCCDC recommended that the HHE early warning system be based on data from Abbotsford, where the relationship between predicted and measured temperatures was most stable. We also suggested that a long-term educational campaign should be concurrently developed, especially if the HHE system is based on 2-day averages (i.e. one hot day must pass to trigger it).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».