Nonoptimum Temperatures Are More Closely Associated With Fatal Myocardial Infarction Than With Nonfatal Events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ambient temperatures trigger hospitalisation, mortality, and emergency department visits for myocardial infarction (MI). However, nonoptimum temperature-related risks of fatal and nonfatal MI have not yet been compared. METHODS: From 2007 to 2019, 416,894 MI events (233,071 fatal and 183,823 nonfatal) were identified in Beijing, China. A time-series analysis with a distributed-lag nonlinear model was used to compare the relative and population-attributable risks of fatal and nonfatal MI associated with nonoptimum temperatures. RESULTS: The reference was the optimum temperature of 24.3°C. For single-lag effects, cold (-5.2°C) and heat (29.6°C) effects had associations that persisted for more days for fatal MI than for nonfatal MI. For cumulative-lag effects over 0 to 21 days, cold effects were higher for fatal MI (relative risk [RR] 1.99, 95% confidence interval [CI] 1.68-2.35) than for nonfatal MI (RR 1.60, 95% CI 1.32-1.94) with a P value for difference in effect sizes of 0.048. In addition, heat effects were higher for fatal MI (RR 1.33, 95% CI 1.24-1.44) than for nonfatal MI (RR 0.99, 95% CI 0.91-1.08) with a P value for difference in effect sizes of 0.002. The attributable fraction of nonoptimum temperatures was higher for fatal MI (25.6%, 95% CI 19.7%-30.6%) than for nonfatal MI (19.1%, 95% CI 12.1%-25.0%). CONCLUSIONS: Fatal MI was more closely associated with nonoptimum temperatures than nonfatal MI, as evidenced by single-lag effects that have associations which persisted for more days, higher cumulative-lag effects, and higher attributable risks for fatal MI. Strategies are needed to mitigate the adverse effects of nonoptimum temperatures.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».