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Enregistrement W4297538921 · doi:10.3390/ijerph191912175

Developing a Cold-Related Mortality Database in Bangladesh

2022· article· en· W4297538921 sur OpenAlexaff
Md. Mahbub Alam, A. S. M. Mahtab, M. Razu Ahmed, Quazi K. Hassan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyGeographySocioeconomic statusExtreme ColdMedicineNational databaseNewspaperCold weatherDatabasePopulationEnvironmental healthMeteorologyClimatologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to develop a database of historical cold-related mortality in Bangladesh using information obtained from online national newspapers and to analyze such data to understand the spatiotemporal distribution, demographic dynamics, and causes of deaths related to cold temperatures in winter. We prepared a comprehensive database containing information relating to the winter months (December to February) of 2009-2021 for the eight administrative divisions of Bangladesh and systematically removed redundant records. We found that 1249 people died in Bangladesh during this period due to cold and cold-related illnesses, with an average of 104.1 deaths per year. The maximum number of cold-related deaths (36.51%) occurred in the Rangpur Division. The numbers were much higher here than in the other divisions because Rangpur has the lowest average monthly air temperature during the winter months and the poorest socioeconomic conditions. The primary peak of cold-related mortality occurred during 21-31 December, when cold fronts from the Himalayas entered Bangladesh through the Rangpur Division in the north. A secondary peak occurred on 11-20 January each year. Our results also showed that most of the cold-related mortality cases occurred when the daily maximum temperature was lower than 21 °C. Demographically, the highest number of deaths was observed in children aged six years and under (50.68%), followed by senior citizens 65 years and above (20.42%). Fewer females died than males, but campfire burns were the primary cause of female deaths. Most mortality in Bangladesh was due to the cold (75.5%), cold-triggered illness (10.65%), and campfire burns (5.8%). The results of this research will assist policymakers in understanding the importance of taking necessary actions that protect vulnerable public health from cold-related hazards in Bangladesh.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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