Determining The Heat and Cold-Related Excess Morbidity in the Golden Horseshoe Region of Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to quantify the excess morbidity related to extreme heat and cold events in Ontario’s healthcare system. The aim is to develop a greater understanding of how the “ENVIRO” syndrome and other ailments that are monitored for aberrational activity within Acute Care Enhanced Surveillance (ACES) are influenced by extreme heat and cold events. This may allow for conclusions to be drawn regarding the excess population morbidity related to these events in Ontario. \nThe specific research questions that will be addressed in this study are as follows: \n1)\tDuring a heat or cold event, which of the 15 syndromes monitored for aberrational activity are elevated in addition to the established “ENVIRO” syndrome? \n2)\tTo give a proxy of excess morbidity across all health outcomes during a heat or cold event, what is the difference between the overall Emergency Department (ED) visit volume during a heat or cold event and the non-event baseline visit volume? \n \nThis study aims to determine the relationship between extreme heat and cold events and visits to the ED, ultimately contributing to preparatory methods for these events and a reduction in morbidity. By determining the excess morbidity related to extreme heat and cold events, a more holistic approach to preparation and prevention is feasible within the Golden Horseshoe region of Ontario. As the climate changes, these studies must be conducted to determine the excess morbidity that the healthcare system will face due to extreme weather events as they become more frequent and unpredictable. Syndromic surveillance systems can be developed and improved based on the scientific findings of this study, enabling a more prepared public health response (CEC, 2017).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».