Susceptibility of persons with schizophrenia to extreme heat: A critical review of physiological, behavioural, and social factors
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is a severe mental illness affecting approximately 24 million people worldwide. Schizophrenia diagnosis is associated with more than double the all-cause mortality risk of the general population and a 13- to 15-year reduction in life expectancy, due to a myriad of intersecting factors and underlying causes. Persons with schizophrenia are particularly susceptible to the negative health effects of extreme heat, as demonstrated by the 2021 Western North America Heat Dome. During this event, schizophrenia was associated with a 3-fold increase in the odds of mortality in British Columbia, Canada, far surpassing the risks associated with other common heat-sensitive chronic conditions, including diabetes, hypertension, and heart disease. While individual factors such as age, presence of chronic disease, and medication-use can impair thermoregulation and limit a person's ability to sense and respond to heat, physiological and behavioural factors associated with schizophrenia can exacerbate these impairments. In-turn, social and community-level factors play important roles in aggravating or mitigating heat-health risks. However, to date, our understanding of the separate and combined influence of the physiological, behavioural, and social determinants underpinning heat-susceptibility in individuals with schizophrenia remains largely unresolved. We therefore conducted a critical review to examine the physiological factors that can increase susceptibility to the negative effects of heat in persons with schizophrenia and profile the social and community-level factors aggravating or mitigating these risks. An interdisciplinary, multi-level approach is essential to facilitate effective heat-health planning and community adaptation to prevent heat-related injuries and deaths in persons with schizophrenia during extreme heat.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».