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Enregistrement W4206029596 · doi:10.1097/ee9.0000000000000189

Analysis of community deaths during the catastrophic 2021 heat dome

2022· article· en· W4206029596 sur OpenAlexaffabout
Sarah B. Henderson, Kathleen McLean, Michael J. Lee, Tom Kosatsky

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Epidemiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDome (geology)Forensic engineeringGeologyEngineeringPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: British Columbia, Canada, was impacted by a record-setting heat dome in early summer 2021. Most households in greater Vancouver do not have air conditioning, and there was a 440% increase in community deaths during the event. Readily available data were analyzed to inform modifications to the public health response during subsequent events in summer 2021 and to guide further research. METHODS: The 434 community deaths from 27 June through 02 July 2021 (heat dome deaths) were compared with all 1,367 community deaths that occurred in the same region from 19 June through 09 July of 2013-2020 (typical weather deaths). Conditional logistic regression was used to examine the effects of age, sex, neighborhood deprivation, and the surrounding environment. Data available from homes with and without air conditioning were also used to illustrate the indoor temperatures differences. RESULTS: A combined index of material and social deprivation was most predictive of heat dome risk, with an adjusted odds ratio of 2.88 [1.85, 4.49] for the most deprived category. Heat dome deaths also had lower greenness within 100 m than typical weather deaths. Indoor temperatures in one illustrative home without air conditioning ranged between 30°C and 40°C. CONCLUSIONS: Risk of death during the heat dome was associated with deprivation, lower neighborhood greenness, older age, and sex. High indoor temperatures likely played an important role. Public health response should focus on highly deprived neighborhoods with low air conditioning prevalence during extreme heat events. Promotion of urban greenspace must continue as the climate changes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations168
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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