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Enregistrement W4406992996 · doi:10.1161/str.56.suppl_1.wp313

Abstract WP313: Associations of Extreme Precipitation and Cerebrovascular Disease Mortality Events Among Older Adults in California

2025· article· en· W4406992996 sur OpenAlexaff
Haris Majeed, Daniyal Zuberi

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)DiseaseGerontologyCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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