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Enregistrement W3173478000 · doi:10.21203/rs.3.rs-646456/v1

Excess Risk of Mortality Due to Heatwaves in Dezful city, Southwest of Iran

2021· preprint· en· W3173478000 sur OpenAlexaff
Hamidreza Aghababaeian, Abbas Ostadtaghizadeh, Ali Ardalan, Ali Asgary, Mehry Akbary, Mir Saeed Yekaninejad, Rahim Sharafkhani, Carolyn Stephens

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health Services
Mots-clésAccidentalMedicineHeat illnessDemographyHeat waveExcess mortalityMortality rateEnvironmental healthGeographyInternal medicineMeteorologyClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Recent studies show that heatwaves pose risks to human health. Iran is exposed to heatwaves, but the evidence for the health impact of heatwaves is scarce. We aimed to evaluate the impact of heatwaves on daily deaths from non-accidental, cardiovascular, and respiratory in the city of Dezful in Iran from 2013 to 2019.Method: We collected daily ambient temperature and mortality and defined two types of heatwaves by combining daily temperature ³90thin each month of the study period or since 30 years with duration ³2 and 3 days. We used a distributed lag non-linear model to investigate the association between each type of heatwave definition and deaths from non-accidental, cardiovascular, and respiratory with lags up to 13 days.Results: Heat waves of both definitions were associated with a higher risk of non-accidental mortality. The association between heat waves and mortality appeared acutely and lasted for 3 and 4 days. The main effect and added effect are more pronounced among male and older adults than their counterparts. We found no evidence of an association of cardiovascular and respiratory deaths with heat waves.Conclusion: Dezful is a city with a hot climate. However, the results showed that heatwaves could have detrimental effects on health, even in populations accustomed to the extreme heat. Therefore, early warning systems which monitor heat waves should provide the necessary warnings to all exposed groups, especially the elderly and the male groups.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,264
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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