Chronic Diseases Associated With Mortality in British Columbia, Canada During the 2021 Western North America Extreme Heat Event
Notice bibliographique
Résumé
Western North America experienced an unprecedented extreme heat event (EHE) in 2021, characterized by high temperatures and reduced air quality. There were approximately 740 excess deaths during the EHE in the province of British Columbia, making it one of the deadliest weather events in Canadian history. It is important to understand who is at risk of death during EHEs so that appropriate public health interventions can be developed. This study compares 1,614 deaths from 25 June to 02 July 2021 with 6,524 deaths on the same dates from 2012 to 2020 to examine differences in the prevalence of 26 chronic diseases between the two groups. Conditional logistic regression was used to estimate the odds ratio (OR) for each chronic disease, adjusted for age, sex, and all other diseases, and conditioned on geographic area. The OR [95% confidence interval] for schizophrenia among all EHE deaths was 3.07 [2.39, 3.94], and was larger than the ORs for other conditions. Chronic kidney disease and ischemic heart disease were also significantly increased among all EHE deaths, with ORs of 1.36 [1.18, 1.56] and 1.18 [1.00, 1.38], respectively. Chronic diseases associated with EHE mortality were somewhat different for deaths attributed to extreme heat, deaths with an unknown/pending cause, and non-heat-related deaths. Schizophrenia was the only condition associated with significantly increased odds of EHE mortality in all three subgroups. These results confirm the role of mental illness in EHE risk and provide further impetus for interventions that target specific groups of high-risk individuals based on underlying chronic conditions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».