Estimating the Incidence and Economic Cost of Lyme Disease Cases in Canada in the 21st Century with Projected Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ). OBJECTIVES: Our objective was to estimate future LD incidence in Canada, and economic costs, for the 21st century with projected climate change. METHODS: were projected from temperature output of the North American Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment regional climate model ensemble using greenhouse gas Representative Concentration Pathways (RCPs) 4.5 and 8.5. Once regions became climatically suitable for ticks, an algorithm derived from tick and LD case surveillance data projected subsequent increasing LD incidence. Three scenarios (optimistic, intermediate, and pessimistic) for maximum incidence at endemicity were selected based on LD surveillance, and underreporting estimates, from the United States. Health care and productivity cost estimates of LD cases were obtained from the literature. RESULTS: a year by 2050. There was little difference in projected incidence and economic cost between RCPs, and from 2050 to 2100, because projected climate up to 2050 is similar for RCP4.5 and RCP8.5 (mitigation of greenhouse gas emissions captured in RCP4.5 does not impact climate before the 2050s) and by 2050 the most densely populated areas of the study region are projected to be climatically suitable for ticks. CONCLUSIONS: Future incidence and economic costs of LD in Canada are likely to be substantial, but uncertainties remain. Because densely populated areas of Canada are projected to become endemic under conservative climate change scenarios, mitigation of greenhouse gas emissions is unlikely to provide substantial health co-benefits for LD. https://doi.org/10.1289/EHP13759.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».