Heatstroke presentations to urban hospitals during BC’s extreme heat event: lessons for the future
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Climate change is leading to more extreme heat events in temperate climates that typically have low levels of preparedness. Our objective was to describe the characteristics, treatments, and outcomes of adults presenting to hospitals with heatstroke during BC's 2021 heat dome. METHODS: We conducted a review of consecutive adults presenting to 7 hospitals in BC's Lower Mainland. We screened the triage records of all patients presenting between June 25th and 30th, 2021 for complaints related to heat, and reviewed the full records of those who met heatstroke criteria. Our primary outcome was in-hospital mortality. We used Mann-Whitney U tests and logistic regression to investigate associations between patient and treatment factors and mortality. RESULTS: Among 10,247 consecutive presentations to urban hospitals during the extreme heat event, 1.3% (139; 95% confidence intervals [CI] 1.1-1.6%) met criteria for heatstroke. Of heatstroke patients, 129 (90.6%) were triaged into the two highest acuity levels. Patients with heatstroke had a median age of 84.4 years, with 122 (87.8%) living alone, and 101 (84.2%) unable to activate 911 themselves. A minority (< 5, < 3.6%) of patients presented within 48 h of the onset of extreme heat. Most patients (107, 77.0%) required admission, and 11.5% (16) died in hospital. Hypotension on presentation was associated with mortality (odds ratio [OR] 5.3). INTERPRETATION: Heatstroke patients were unable to activate 911 themselves, and most presented with a 48-h delay. This delay may represent a critical window of opportunity for pre-hospital and hospital systems to prepare for the influx of high-acuity resource-intensive patients.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».