Short-term association between hot nights and mortality: a multicountry analysis in 178 locations considering hourly ambient temperature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rise in hot nights over recent decades and projections of further increases due to climate change underscores the critical need to understand their impact. This knowledge is essential for shaping public health strategies and guiding adaptation efforts. Despite their significance, research on the implications of hot nights remains limited. OBJECTIVE: This study estimated the association between hot-night excess (the sum of excess heat during the nighttime above a threshold) and duration (the percent of nighttime with a positive excess) based on hourly ambient temperatures and daily mortality in the warm season over multiple locations worldwide. METHODS: We fitted time series regression models to mortality in 178 locations across 44 countries using a distributed lag non-linear model over lags of 0-3 days, controlling for daily maximum temperature and daily mean absolute humidity. Next, we used a multivariate meta-regression model to pool results and estimated attributable burdens. RESULTS: We found a positive, increasing mortality risk with hot-night excess and duration. Assuming 0 as a reference, the pooled relative risks of death associated with extreme excess and duration, defined as the 90th percentile in each index, were both similar at 1.026 (95 % CI, 1.017; 1.036) and 1.026 (95 % CI, 1.013; 1.040). The overall estimated attributable fractions were also observed to be closely similar at 0.60 % (95 % CI, 0.09; 1.10 %) and 0.62 % (95 % CI, 0.00; 1.23 %), respectively. DISCUSSION: This study provides new evidence that hot nights have a specific contribution to heat-related mortality risk. Modeling thermal characteristics' sub-hourly impact on mortality during the night could improve decision-making for long-term adaptions and preventive public health strategies.
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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 | 0,000 | 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 ».