The intersection of climate-related health outcomes and urban environmental characteristics using spatiotemporal data science
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Cities are home to 80% of Canadians of whom have differential vulnerabilities, in population-specific contexts, to climate change impacts on their health. To identify areas within one city - Edmonton, Alberta - experiencing current climate-susceptible health impacts, we explored spatiotemporal patterns of chronic disease and a combination of urban environmental factors. Identifying areas of convergence may help identify where climate change-related severe weather events and worsened air pollution could magnify cardiovascular, renal, respiratory, neurological, mental health, injury, and pregnancy outcomes. METHODS: We merged 1.2M records of patients (2013-2018) from the National Ambulatory Care Reporting System and the Discharge Abstract Database and classified the relevant conditions into the above seven health outcomes. All variables were aggregated/assigned to 1,196 dissemination areas (DA); environmental variables were sourced from the National Air Pollution Surveillance, National Pollutant Release Inventory, Alberta Climate Information System, vegetation “greenness,” and material-social deprivation indices. We analyzed their respective data distributions accounting for both space and time by transforming the events of each health grouping, using seasonal (3-month) time intervals for each DA, into space-time cubes. Then, we input the space-time cubes into emerging hot spot analysis to calculate statistically significant hot and cold spots. RESULTS:Geovisualization of 3-dimensional cubes and 2-dimensional maps helped us identify urban areas with extreme or unusual patterns in health outcomes. Each of the seven health groupings revealed different patterns, which typically coincided with demographics. Through spatial overlays and statistics, we associated the spatiotemporal health-exposure intersections to aid in variable selection for a future vulnerability index. CONCLUSIONS:Our space-time explorations identify where these exposed populations occur and may help target appropriate climate change adaptive capacity interventions. This research is part of a larger project that is generating deeper insight into multiple factors that affect the climate change vulnerabilities and resilience of Alberta populations. KEYWORDS: Exposures, Multi-pollutant, Air pollution, Temperature extremes and variability, Chronic diseases, Spatial data science
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».