Effects of temperature on daily hospital visits for urticaria in Nanchang, China: a distributed lag nonlinear time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study evaluated temperature's lagged effects on urticaria outpatient visits in Nanchang, China (2017-2022), and identified sensitive populations through age/gender stratification. METHODS: Using a distributed lag nonlinear model (DLNM), we analyzed 71,779 urticaria visits, adjusting for humidity, weekday, holidays, and seasonal/long-term trends. Temperature effects (cold: 5th/25th percentiles; hot: 75th/95th percentiles) were compared to the 50th percentile. RESULTS: Temperature exhibited non-linear and delayed impacts. Daily averages >19.9°C initially increased then decreased urticaria risk, peaking at 29°C with a 15-day lag (RR=1.74, 95% CI:1.63-1.86). No adverse effects occurred below 19.9°C. Individuals aged ≥60 were most vulnerable: at 29°C with a 16-day lag, RR surged to 2.31 (95% CI:1.99-2.70). CONCLUSION: Hot increases urticaria outpatient visits, while cold reduces risk. These findings highlight temperature-specific prevention strategies, particularly for older adults.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».