Sociodemographic Determinants of Extreme Heat and Ozone Risk Among Older Adults in 3 Sun Belt Cities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Vulnerable populations across the United States are frequently exposed to extreme heat, which is becoming more intense due to a combination of climate change and urban-induced warming. Extreme heat can be particularly detrimental to the health and well-being of older citizens when it is combined with ozone. Although population-based studies have demonstrated associations between ozone, extreme heat, and human health, few studies focused on the role of social and behavioral factors that increase indoor risk and exposure among older adults. Methods We conducted a household survey that aimed to understand how older adults are affected by extreme heat and ozone pollution inside and outside of their homes across Houston, Phoenix, and Los Angeles. We examine contributing factors to the risk of self-reported health effects using a generalized linear mixed-effects regression model of telephone survey data of 909 older adults in 2017. Results We found an increased occurrence of self-reported symptoms for extreme heat with preexisting respiratory health conditions and a lack of air conditioning access; self-reported ozone symptoms were more likely with preexisting respiratory health conditions. The risk of heat-related symptoms was slightly higher in Los Angeles than Houston and Phoenix. We found several demographic, housing, and behavioral characteristics that influenced the risk of heat- and ozone-related symptoms. Conclusions The increased risk among older adults based on specific social and behavioral factors identified in this study can inform public health policy and help cities tailor their heat and ozone response plans to the specific needs of this vulnerable population.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».