Power outage impacts on adult hospital occupancy and summary of health indicators in Puerto Rico
Notice bibliographique
Résumé
Puerto Rico’s electric grid has experienced mounting grid reliability challenges since Hurricane Maria devastated its infrastructure in 2017. This study examines trends in intermittent power outages in 2022 and their association with adult hospital occupancy across selected municipalities (Arecibo, Bayamón, Caguas, Carolina, Mayagüez, Ponce, and San Juan). A comprehensive literature search and analysis of health data revealed negative trends in public health – specifically all-cause mortality and hypertension on the island. Outage data from the U.S. Department of Energy’s EAGLE-I system were integrated with publicly available hospital occupancy data from the Department of Health in Puerto Rico. Mortality and hypertension data from the World Health Organization were reviewed with a time-series analysis. Results indicate that frequent outages coincided with some increases in adult hospital occupancy during certain months (January, May, July, August, September, October, November, December), though the association was relatively weak when aggregated over the entire year (adjusted R<sup>2 </sup>= 0.2458). Outage events clustered in less populated and more remote western municipalities such as Mayagüez, Arecibo, and Ponce, where restoration was slower and outage durations longer. Both mortality and hypertension rates in Puerto Rico have trended upward since 2015, with cardiovascular disease consistently noted as a leading cause of death. These trends suggest that stress from grid instability and barriers to healthcare access may compound preexisting vulnerabilities, including a large population dependent on electrically powered medical devices. Findings underscore a need for more reliable electricity infrastructure and targeted community-level mitigation strategies to address public health risks. Further research incorporating granular hospital and emergency department data is warranted to identify causal pathways linking power interruptions to declining health outcomes in Puerto Rico.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».