Associations of severe climate conditions and race/ethnic-specific ischemic heart disease mortality among middle-aged adults in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ischemic heart disease (IHD) is the leading cause of death worldwide. In the United States, IHD deaths affect millions of adults, with substantial age and race/ethnic-specific variability. In recent years, emphasis has been placed on reducing the rate of IHD events among middle-aged adults. Non-Hispanic (NH) Black populations are known to have greater IHD mortality rates compared to other races/ethnicities. Researchers have established several biological, clinical, and socioeconomic IHD risk factors, but severe climate conditions have not been explored by race/ethnicity among middle-aged adults. Using generalized linear models, this study documents associations between the Palmer Drought Severity Index and race/ethnic-specific IHD mortality rates from January 1999 to December 2020 among middle-aged adults across four census regions of the United States. When controlling for covariates, we found that during months of severe droughts (in comparison to neutral phases) IHD mortality rates had an increased risk for NH Whites (RR 1.017, P = 0.017) and NH Blacks (RR 1.029, P = 0.015). Furthermore, we found that surface air temperature is a modifier, where during warm periods (⩾20 °C) throughout the United States, severe drought months exacerbated the risk of IHD mortality rates among NH White (RR 1.024, P = 0.007) and NH Blacks (RR 1.033, P = 0.039). Further studies are needed to understand the mechanism between severe climate conditions and race/ethnic-specific IHD events.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».