Exploring community-level health impacts of extreme temperatures and air pollution in older adult and immigrant populations living in Edmonton, AB
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Climate change and air pollution pose a significant challenge to public health as the health impacts of these exposures are felt at a local scale and depend on socio-environmental context. However, knowledge of what factors promote or reduce resilience to these exposures in Edmonton, AB (pop 972,223) is largely missing. Assessing the relationship between exposures to air pollution and extreme temperatures and community health, we will generate novel insights into the development of climate change and air pollution resilience in older adults and immigrants. Findings will inform community-level planning for effective, targeted adaptation measures and lay groundwork for developing a real-time vulnerability index based on climate change. METHODS: This exploratory ecological study assessed spatial differences in the association between climatic and air pollution variables (extreme temperatures, ambient air pollution) and health events (cardiovascular, respiratory, mental health, and musculoskeletal outcomes) among Edmonton’s Dissemination Areas using generalized linear models. Community-level factors (demographics, socioeconomic status, social isolation, active living environment, health facility availability) were explored in terms of confounding and effect modification. RESULTS:Preliminary results indicate certain air pollutants are associated with a higher risk for increased rates of health events per capita, as well as increasing age. We observed a healthy immigrant effect; areas with higher proportions of immigrants demonstrated lower rates of cardiovascular, mental health, and injury events. Material and social deprivation, access to green space, and active living environment were identified as critical community-level factors in specific relationships. CONCLUSIONS:The effects of air pollution and climate change exposures on a northern metropolitan’s community health depend on specific exposures, outcomes, and community characteristics. We need to further characterize how population composition and community characteristics (i.e. access to healthcare, social support) drive local health risk to target higher risk populations with meaningful approaches to reduce the health impact of climate change and air pollution. KEYWORDS: climate change, air pollution, community health, older adults, immigrants
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».