Machine learning reveals drivers of cold-related illness during energy infrastructure attacks in Wartime Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
During the Russian invasion of Ukraine, targeted attacks on energy infrastructure exposed civilians to heightened cold-related health risks. This study aimed to: (1) characterize respiratory infections and cold-related injuries during the conflict; (2) identify vulnerable sociodemographic groups; (3) assess household adaptations; and (4) evaluate how winter preparation influenced health outcomes. We surveyed 2311 households across 24 Ukrainian oblasts during the winter of 2022–2023. One adult per household provided data on demographics, winter preparations, housing, heating, and access to services. Machine learning models were used to predict respiratory infections, symptoms, and cold injuries, based on sociodemographic and household factors. Respiratory infections affected 75.2% of participants, and 3.76% reported cold injuries, rising to 10% among older adults. Larger households experienced more respiratory infections, while areas under Russian control reported higher rates of cold injury. Key predictors of respiratory infections included age, household size, financial stability, and heating practices; cold injuries were predicted by age, region, anxiety, and household size. This is the first study to apply machine learning in examining the health impacts of cold-related events following energy infrastructure attacks in an active conflict zone. Our findings underscore the vulnerability of older adults and the widespread burden of respiratory infections, highlighting the need for targeted cold injury prevention in conflict-affected and cold-climate regions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».