Effect of area-level factors on heat-associated morbidity and mortality in the Eastern Townships
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Multiple individual risk factors for morbidity and mortality during heat waves have previously been identified. Based on these, five categories of area-level indicators are used in Quebec, Canada, to identify geographical regions with presumed increased vulnerability: economic, social and biological vulnerability, housing characteristics and urban environment. However, we do not know which indicators correlate with an increase in morbidity and mortality during heat waves. This study evaluated, among 13 different area-level vulnerability factors from these five categories, which ones predict an effect modification of hot temperatures on morbidity and mortality. Methods For 2008 to 2018, we first explored the association between average daily temperature and four daily health indicators for the Eastern Townships region in Quebec: all-cause ambulance transports, all-cause emergency department (ED) visits, all-cause mortality and heat-related hospitalizations. We then used Poisson regression linear mixed models to investigate effect modification from the 13 area-level risk factors. Results Three vulnerability factors significantly caused positive effect modification between temperature and daily all-cause ambulance counts: the chronic diseases index, the percentage of people aged 65 years or older and the percentage of people aged 65 or older and living alone. For heat-related hospitalizations, four factors caused positive effect modification: the same three as for ambulance counts, plus the proportion of people that spend 30% or more household income on rent. For the ED-temperature association, only the percentage of people with low income caused positive effect modification. There was no significant association between temperature and daily mortality. Conclusions This study will help public health officials target preventive interventions to areas with the vulnerability factors that most strongly predict heat-related morbidity. Key messages Some, but not all, individual risk factors are useful at the area-level to predict areas with the strongest increases in morbidity associated with hot temperatures. The chronic diseases index and the percentage of people 65 and older living alone both accentuated the association between hot temperatures and ambulance transports or hospitalizations.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».