ASSOCIATION BETWEEN COUNTY TEMPERATURE AND LIMITATIONS IN ADLS IN A REPRESENTATIVE SAMPLE OF 1.7 MILLION OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Few studies have explored whether there is an association between area temperature and limitations in Activities of Daily Living (ADLs) such as serious difficulty with bathing and dressing. The objectives of this study were: (1) To examine the relationship between average county temperature during the coldest month of the year (i.e., January or February) (< 27°F, 27-31.9°F; 32-36.9°F; 37-41.9°F; ≥42°F) and the prevalence and adjusted odds of limitations in ADLs; and (2) To examine the relationship between the area’s hottest month’s average temperature (< 70°F, 70-74.9°F, 75-79.9°F, ≥80°F) and the prevalence and adjusted odds of limitations in ADLs. The sample included 1.7 million adults aged 65+ who responded to the nationally representative American Community Survey (2012-2017). After adjustments for age, sex, education, household income, race and time zone, there was a robust dose-response relationship indicating those living in areas with a higher average temperature during the coldest month had higher odds of limitations in ADLs. For example, in comparison to older adults living in regions where the coldest month’s average temperature was < 27°F, those living in areas where the temperature was slightly above freezing (32-36.9°F) had 22% higher adjusted odds of ADL limitations (OR=1.22; 95%CI=1.19, 1.25) and those living in regions where the temperature averaged ≥42°F had 33% higher odds (OR=1.33: 95%CI-1.30, 1.36). There was no significant relationship between the regional hottest month’s average temperature and ADL limitations. Future research is needed to explore why the absence of sub-freezing temperatures is associated with elevated odds of ADLs.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».