Climate disaster effects on acute health care: a case study and model of the 2021 heatwave in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute health-care systems are a final layer of protection against growing climate impacts on population health. Climate disasters over the past decade have resulted in surges of patients seeking emergency care when preventive measures fall short. We aimed to understand how acute health-care delivery and access is vulnerable to climate disasters. METHODS: We built a discrete event simulation model to replicate acute health-care system dynamics during Canada's deadliest climate disaster-the 2021 heatwave. We used public data and government reports to estimate resource capacity per capita and interconnected trajectories to define the movement of patients between resources. In an intervention scenario, we evaluated the efficacy of a package of three interventions in the emergency department and prehospital settings (upstaffing before the disaster, mass casualty procedures, and outpatient cooling beds). Across a 29-day period, we measured six key performance indicators (KPIs) to compare statistical changes in waiting times between baseline and intervention models (physician initial assessment waiting time; waiting time for emergency department bed among most acute patients; waiting time for emergency department bed among least acute patients; ambulance response time; boarding time; and total time in the emergency department). Using Monte Carlo methods, we ran both baseline and intervention models 100 times. FINDINGS: We validated baseline model outputs against real-world data, with no statistically significant differences in all KPI medians. The baseline model showed significant negative effects on five of the six KPIs during the heatwave compared with the preheatwave period. Under the intervention model, four KPIs had significant improvements during the heatwave compared with the preheatwave period while the other two KPIs did not significantly change. Notably, emergency department waiting times decreased by over 35% with the interventions. INTERPRETATION: The model replicated real-world patterns and was a valid representation of system dynamics. Our findings showed that even a small surge in patients can be detrimental to health-care access and delivery. The model also suggests that health-care delays during climate disasters can be avoidable with proactive planning. FUNDING: The Government of British Columbia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».