Abstract WP313: Associations of Extreme Precipitation and Cerebrovascular Disease Mortality Events Among Older Adults in California
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In mid- to high-latitude regions, cerebrovascular diseases (CBVD) are known to peak during the winter. Aside from traditional clinical risk factors, emerging research has documented the associations between extreme seasonal climate conditions and CBVD, especially among older male and females who are vulnerable to such environments. Despite the growing climate-cerebrovascular literature, there is still a need to understand seasonal- and sex-specific associations between extreme precipitation and CBVD events among older adults. We hypothesize that extreme precipitation will increase the risk of cerebrovascular events in winter and summer for both older and male and females. Methods: This population-based study utilizes CDC county data for CBVD deaths [ICD-10 (I60-69)] among older (≥65 years) male and females in California (N=28 counties) from January 2016 to December 2020. Covariates of diabetes, smoking, obesity, excessive drinking, uninsured prevalence, household income, and college education attainment were also obtained. Precipitation was classified as; extreme (>90 th percentile: >4.9 inches), moderate (10-90 th percentile: 1-4 inches), and low (≤10 th percentile: ≤1 inch). With population estimates, CBVD mortality rates were associated with precipitation categories by sex and season [winter (December-May) and summer (June-November)] using negative binomial regression with autocorrelation upon adjusting for covariates. Model estimated parameters were interpreted as a rate ratio (RR). Results: From 2016-2020; 59,360 (61.8% females; 52.6% in winter) CBVD deaths were recorded. Extreme (compared to low) precipitation was associated with increased risk of CBVD mortality rates for males only during the summer [adjusted RR 1.45 (95% CI 1.08-1.95)], not winter (Figure). Whereas extreme precipitation was associated with increased risk of CBVD mortality rates for females only during the winter [1.08 (95% CI 1.01-1.15)]. Significant interactions were observed between precipitation and maximum temperatures. Conclusion: Extreme precipitation was associated with increased risk of CBVD deaths among older males and females, where the effects differed by season. Seasonality and climate factors can be considered predisposing risk factors for cerebrovascular disease. Further studies are needed to assess such risks for other areas in the United States.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».