Staying Ahead of the Epidemiologic Curve: Evaluation of the British Columbia Asthma Prediction System (BCAPS) During the Unprecedented 2018 Wildfire Season
Notice bibliographique
Résumé
Background: The modular British Columbia Asthma Prediction System (BCAPS) is designed to reduce information burden during wildfire smoke events by automatically gathering, integrating, generating, and visualizing data for public health users. The BCAPS framework comprises five flexible and geographically scalable modules: (1) historic data on fine particulate matter (PM2.5) concentrations; (2) historic data on relevant health indicator counts; (3) PM2.5 forecasts for the upcoming days; (4) a health forecasting model that uses the relationship between (1) and (2) to predict the impacts of (3); and (5) a reporting mechanism. Methods: The 2018 wildfire season was the most extreme in British Columbia history. Every morning BCAPS generated forecasts of salbutamol sulfate (e.g., Ventolin) inhaler dispensations for the upcoming days in 16 Health Service Delivery Areas (HSDAs) using random forest machine learning. These forecasts were compared with observations over a 63-day study period using different methods including the index of agreement (IOA), which ranges from 0 (no agreement) to 1 (perfect agreement). Some observations were compared with the same period in the milder wildfire season of 2016 for context. Results: The mean province-wide population-weighted PM2.5 concentration over the study period was 22.0 μg/m3, compared with 4.2 μg/m3 during the milder wildfire season of 2016. The PM2.5 forecasts underpredicted the severe smoke impacts, but the IOA was relatively strong with a population-weighted average of 0.85, ranging from 0.65 to 0.95 among the HSDAs. Inhaler dispensations increased by 30% over 2016 values. Forecasted dispensations were within 20% of the observed value in 71% of cases, and the IOA was strong with a population-weighted average of 0.95, ranging from 0.92 to 0.98. All measures of agreement were correlated with HSDA population, where BCAPS performance was better in the larger populations with more moderate smoke impacts. The accuracy of the health forecasts was partially dependent on the accuracy of the PM2.5 forecasts, but they were robust to over- and underpredictions of PM2.5 exposure. Conclusions: Daily reports from the BCAPS framework provided timely and reasonable insight into the population health impacts of predicted smoke exposures, though more work is necessary to improve the PM2.5 and health indicator forecasts.
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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».