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Enregistrement W4415427385 · doi:10.1038/s41467-025-64354-6

Accessing acute care hospitals in the San Francisco Bay Area after a major hayward earthquake

2025· article· en· W4415427385 sur OpenAlexfundno aff
Luis Ceferino, Charan Kukunoor, Jinyan Zhao, Dan Mao, Xinlu Xu, Jingzhe Wu, Ádám Zsarnóczay

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationYork UniversityNational Science Foundation
Mots-clésLeverage (statistics)Vulnerability (computing)BayHealth careAcute careHazard

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Earthquakes can severely disrupt healthcare access, especially in dense cities. Here, we provide a comprehensive assessment of how a magnitude 7.25 earthquake on the Hayward Fault would impact access to acute care hospitals in the San Francisco Bay Area. By integrating seismic hazard with hospital and transportation infrastructure's vulnerability and connectivity data, we analyze 76 hospitals (426 buildings with 16,639 beds) and 5163 bridges within a vast network of ~1.5 million edges and ~0.5 million nodes. We leverage the rich data to formulate a coupled risk-network model to quantify simultaneous failures and cascading disruptions across the healthcare and transportation systems. Our results revealed that hospital bed capacity could drop to 51%, with Alameda County retaining only 20%. Widespread transportation failures further restrict access, increasing regional travel times by 177% and exceeding 1000% in parts of East Bay, potentially fully isolating a hospital and an entire urban community. These findings underscore the urgent need for resilient healthcare and transportation infrastructure to mitigate life-threatening disruptions following major earthquakes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,386 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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