Extreme heat impacts on acute care: Examining emergency department visits and hospital admissions during the 2021 British Columbia heatwave
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Emergency department (E.D.) visits and hospitalization patterns shifted dramatically during the 2021 extreme heat event (EHE) across the Greater Vancouver Area of southern British Columbia, Canada. Methods: =18,624) between June 4th, 2021, and July 29th, 2021, using data from two administrative databases: (1) the Canadian National Ambulatory Care Reporting System; and (2) and the Canadian Discharge Abstract Database data. Using Mann-U Whitney tests, we compared how E.D. visits, hospitalizations, and patient diagnoses changed during a seven-day EHE and two subsequent lag periods compared to the surrounding baseline period. We also use a distributed lag non-linear model to analyze the relationship between daily maximum temperatures and daily E.D. visits during the study period. Results: We observed a statistically significant increase in overall E.D. visits during the EHE and during the week following the EHE, and a positive relationship between daily maximum temperature and relative risk of an E.D. visit. Further, there were significant increases in critically ill patients presenting to the E.D. during the EHE, based on Canadian Triage Acuity Scale (CTAS) and increases in key diagnoses, including acute kidney failure, heatstroke, and dehydration. Conclusions: Heatwaves have significant impacts on public health and acute care systems beyond heat-related deaths. Complications associated with heat exposure and surges in patient volume have implications for internal medicine, emergency medicine, and psychiatry departments. Better understanding the disease patterns associated with extreme heat events is essential to health system planning and response.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».