Heat-related mortality prediction using low-frequency climate oscillation indices: Case studies of the cities of Montréal and Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background. Heat-related mortality is an increasingly important public health burden that is expected to worsen with climate change. In addition to long-term trends, there are also inter-annual variations in heat-related mortality that are of interest for efficient planning of health services. Large-scale climate patterns have an important influence on summer weather and therefore constitute important tools to understand and predict the variations in heat-related mortality. \nMethods. In this paper, we propose to model summer heat-related mortality using seven climate indices through a two-stage analysis using data covering the period 1981-2018 in two metropolitan areas of the province of Québec (Canada): Montréal and Québec, Canada. In the first stage, heat attributable fractions are estimated through a time series regression design and distributed lag nonlinear specification. We consider different definitions of heat. In the second stage, estimated attributable fractions are predicted using climate index curves through a functional linear regression model. \nResults. Results indicate that the Atlantic Multi-decadal Oscillation is the best predictor of heat-related mortality in both Montréal and Québec and that it can predict up to more than 20% of the interannual variability. \nConclusion. We found evidence that one climate index is predictive of summer heat-related mortality. More research is needed with longer time series and in different spatial contexts. The proposed analysis and the results may nonetheless help public health authorities plan for future mortality related to summer heat. \nWhat this study adds. This study shows that the inter-annual variability of heat-related mortality might be partly driven by large-scale climatic teleconnections, specifically the Atlantic Multidecadal Oscillation in the case of the province of Quebec. To do so, we provide a rigorous methodology that uses recent relevant statistical development, in particular from functional data analysis that allows the consideration of several climate indices and lags. As far as the authors are aware, this study is the first of its kind, and we think it is valuable both for its informative results and its methodology.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».