Cause specific mortality risks associated with tropical cyclones in multiple countries and territories: two stage, time series study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterise and quantify the mortality risks for a range of causes after tropical cyclones in nine countries and territories. DESIGN: Two stage, time series study. SETTING: Nine countries or territories (Australia, Brazil, Canada, South Korea, Mexico, New Zealand, the Philippines, Taiwan, and Thailand), covering tropical, subtropical, and extra-tropical regions. PARTICIPANTS: General populations living in regions with tropical cyclones in the nine countries or territories, 2000-19. MAIN OUTCOMES MEASURES: Excess mortality risk of cardiovascular diseases, respiratory diseases, infectious diseases, injuries, neuropsychiatric disorders, renal diseases, digestive diseases, diabetes, and neoplasms as the leading cause of death. Wind speed and rainfall profiles were quantified with a physics based tropical cyclone field model. RESULTS: 14.8 million deaths and 217 tropical cyclone events in communities from the nine countries or territories were included in the analysis. Mortality risks from various causes consistently increased after tropical cyclones, with peaks occurring within the first two weeks after the cyclone, followed by a rapid decline. During the first two weeks after a tropical cyclone, the highest increases were seen in mortality from renal diseases and injuries, with a cumulative relative risk of 1.92 (95% confidence interval (CI) 1.63 to 2.26) and 1.21 (1.12 to 1.30), respectively, for each additional tropical cyclone day. Relatively more modest risks were found for mortality from diabetes (cumulative relative risk 1.15, 95% CI 1.08 to 1.21), neuropsychiatric disorders (1.12, 1.05 to 1.19), infectious diseases (1.11, 1.05 to 1.17), digestive diseases (1.06, 1.02 to 1.09), respiratory diseases (1.04, 1.00 to 1.08), cardiovascular diseases (1.02, 1.01 to 1.04), and neoplasms (1.02, 1.00 to 1.04). Mortality risks were substantially higher in communities with greater levels of deprivation and in those with historically fewer tropical cyclones, especially for renal, infectious, and digestive diseases, as well as for diabetes. Rainfall related to tropical cyclones had a more consistent increasing exposure-response relation with mortality risks, particularly for deaths related to respiratory, cardiovascular, and infectious diseases. CONCLUSIONS: After tropical cyclones, mortality risk increased variably for different causes, populations, and regions. Integrating epidemiological evidence into the development of management systems for climate extremes is urgently needed, particularly in regions with higher levels of deprivation and in those with historically fewer tropical cyclones. These measures are necessary to improve the adaptive capacity in responding to the growing risks and shifting activity of tropical cyclones in a warming climate.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».