Extreme heat and pediatric health in a warming world: a space-time stratified case-crossover investigation in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, climate change is causing frequent and severe extreme heat events (EHEs). A large body of literature links EHEs to multiple health endpoints. While children's physiology and activity patterns differ from those of adults in ways that are hypothesized to increase susceptibility to such endpoints, research gaps remain regarding the specific impacts of EHEs on child health. This study evaluated pediatric emergency healthcare utilizations associated with EHEs in Ontario. METHODS: Applying a space-time stratified case-crossover design, associations between EHEs (same-day or lagged exposure to 2 consecutive days of daily maximum temperatures above percentile thresholds) and 15 causes of pediatric emergency healthcare use in Ontario, Canada from 2005 to 2015 were analysed using conditional quasi-Poisson regression. In primary analyses, EHEs were defined as two or more consecutive days with temperatures above the 99th percentile of temperature within each respective forward sortation area (FSA). Emergency healthcare use was measured using hospital admissions as an indicator of severe outcomes, and emergency department (ED) visits as a sensitive measure of outcomes. RESULTS: Relative to non-EHE days, EHEs increased the rates of pediatric hospital admissions for respiratory illnesses by 26% (95% CI: 14-40%), asthma by 29% (16-44%); infectious and parasitic diseases by 36% (24-50%), lower respiratory infections by 50% (36-67%), and enteritis by 19% (7-32%). EHEs also increased the rates of ED visits for lower respiratory infections by 10% (0-21%), asthma by 18% (7-29%), heat-related illnesses by 211% (193-230%), heatstroke by 590% (550-622%), and dehydration by 35% (25-46%), but not for other causes. Admissions and ED visits due to injuries and transportation related injuries were negatively associated with EHEs. Neither all-cause hospital admissions nor ED visits were associated with EHEs. CONCLUSIONS: In Ontario, EHEs decreased the rates of pediatric emergency healthcare utilization for injuries and increased the rates of respiratory illnesses, asthma, heat-related illnesses, heatstroke, dehydration, infectious and parasitic diseases, lower respiratory infections, and enteritis. Tailored policies and programs that reflect the specific heat-related vulnerabilities of children to respiratory and infectious illnesses are warranted in the face of a rapidly warming climate.
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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) | 0,001 | 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 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 ».