Associations Between Extreme Temperatures and Cardiovascular Cause-Specific Mortality: Results From 27 Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease is the leading cause of death worldwide. Existing studies on the association between temperatures and cardiovascular deaths have been limited in geographic zones and have generally considered associations with total cardiovascular deaths rather than cause-specific cardiovascular deaths. METHODS: We used unified data collection protocols within the Multi-Country Multi-City Collaborative Network to assemble a database of daily counts of specific cardiovascular causes of death from 567 cities in 27 countries across 5 continents in overlapping periods ranging from 1979 to 2019. City-specific daily ambient temperatures were obtained from weather stations and climate reanalysis models. To investigate cardiovascular mortality associations with extreme hot and cold temperatures, we fit case-crossover models in each city and then used a mixed-effects meta-analytic framework to pool individual city estimates. Extreme temperature percentiles were compared with the minimum mortality temperature in each location. Excess deaths were calculated for a range of extreme temperature days. RESULTS: The analyses included deaths from any cardiovascular cause (32 154 935), ischemic heart disease (11 745 880), stroke (9 351 312), heart failure (3 673 723), and arrhythmia (670 859). At extreme temperature percentiles, heat (99th percentile) and cold (1st percentile) were associated with higher risk of dying from any cardiovascular cause, ischemic heart disease, stroke, and heart failure as compared to the minimum mortality temperature, which is the temperature associated with least mortality. Across a range of extreme temperatures, hot days (above 97.5th percentile) and cold days (below 2.5th percentile) accounted for 2.2 (95% empirical CI [eCI], 2.1-2.3) and 9.1 (95% eCI, 8.9-9.2) excess deaths for every 1000 cardiovascular deaths, respectively. Heart failure was associated with the highest excess deaths proportion from extreme hot and cold days with 2.6 (95% eCI, 2.4-2.8) and 12.8 (95% eCI, 12.2-13.1) for every 1000 heart failure deaths, respectively. CONCLUSIONS: Across a large, multinational sample, exposure to extreme hot and cold temperatures was associated with a greater risk of mortality from multiple common cardiovascular conditions. The intersections between extreme temperatures and cardiovascular health need to be thoroughly characterized in the present day-and especially under a changing climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».