Survey of extreme heat public health preparedness plans and response activities in the most populous jurisdictions in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasingly frequent and intense extreme heat events (EHEs) are indicative of climate change impacts, and urban areas' social and built environments increase their risk for health consequences. Heat action plans (HAPs) are a strategy to bolster municipal EHE preparedness. The objective of this research is to characterize municipal interventions to EHEs and compare U.S. jurisdictions with and without formal heat action plans. METHODS: An online survey was sent to 99 U.S. jurisdictions with populations > 200,000 between September 2021 and January 2022. Summary statistics were calculated to describe the proportion of total jurisdictions, as well as jurisdictions with and without HAPs and in different geographies that reported engagement in extreme heat preparedness and response activities. RESULTS: Thirty-eight (38.4%) jurisdictions responded to the survey. Of those respondents, twenty-three (60.5%) reported the development of a HAP, of which 22 (95.7%) reported plans for opening cooling centers. All respondents reported conducting heat-related risk communications; however, communication approaches focused on passive, technology-dependent mechanisms. While 75.7% of jurisdictions reported having developed a definition for an EHE, less than two-thirds of responding jurisdictions reported any of the following activities: conducting heat-related surveillance (61.1%), implementing provisions for power outages (53.1%), increasing access to fans or air conditioners (48.4%), developing heat vulnerability maps (43.2%), or evaluating activities (34.2%). There were only two statistically significant (p ≥ .05) differences in the prevalence of heat-related activities between jurisdictions with and without a written HAP, possibly attributable to a relatively small sample size: surveillance and having a definition of extreme heat. CONCLUSIONS: Jurisdictions can strengthen their extreme heat preparedness by expanding their consideration of at-risk populations to include communities of color, conducting formal evaluations of their responses, and by bridging the gap between the populations determined to be most at-risk and the channels of communication designed to reach them.
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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 | 0,019 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».