The Impact of Extreme Heat Events on Emergency Departments in Canadian Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mean daily temperatures in Canada rose 1.7°C between 1948 and 2016, and the frequency, severity, and duration of extreme heat events has increased. These events can exacerbate underlying health conditions, bringing patients to emergency departments (EDs). This retrospective analysis assessed the impact of temperature and humidex on ED volume and length of stay (LOS). METHODS: LOS is an indicator of ED overcrowding and system performance. Using daily maximum temperatures and humidex values, this study investigated the impact of mean 3-d temperatures and humidex preceding ED presentation on the median and maximum ED LOS and patient volume in 2 community hospitals in Montreal, Quebec, during the summer months of 2016 to 2018. Data were analyzed with 1-way analysis of variance with post hoc Fisher least significant difference tests and Spearman correlation tests. RESULTS: The mean maximum temperature and humidex were 26.1°C and 30.4°C, respectively (n=276 d). Mean 3-d temperatures ≥30°C were associated with higher daily ED volumes in both hospitals (138 vs 121, P=0.002 and 132 vs 125, P=0.03) and with increased median LOS at 1 hospital (8.9 vs 7.6 h, P=0.03). Mean 3-d humidex ≥35 was associated with higher daily ED volumes at both hospitals as well (136 vs 123, P=0.01 and 133 vs 125, P=0.009) with an increased median LOS at 1 hospital (8.6 vs 6.9 h, P=0.0001) with humidex values of 25 to 29.9°C. CONCLUSIONS: Heat events were associated with increased ED presentations and LOS. This study suggests that a warming climate can impede emergency service provision by increasing the demand for and delaying timely care.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».