Comparing machine learning and statistical models for quantification of heat-attributable mortality across Europe
Rattachement africain : gb, au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Extreme heat poses a major and growing risk to human health, yet accurately predicting its impacts on mortality remains challenging. In this study, we compared established nonlinear statistical models - including the epidemiological standard distributed lag non-linear model (DLNM) - with machine learning (ML) approaches both for predicting excess mortality and quantifying the heat-attributable mortality across Europe. We evaluated random forest regressions (RFs) and neural networks (NNs) trained on pooled European data, contrasting their performance with two-stage DLNMs and locally fitted generalized additive models. In each model, we included the lagged effect of temperature and additionally explored the inclusion of multiple environmental exposure variables (such as air pollution and humidity).We assessed each model’s out-of-sample skill for predicting excess mortality, with our preliminary findings suggesting that the ML frameworks tend to improve skill across Europe. Notably, we find evidence that pooled ML models improve predictive performance for countries with fewer observations, suggesting that they are better able to learn from shared, diverse regional information. We also compared the spatial patterns and magnitudes of heat-attributable mortality estimated by the ML models with those from the DLNM, providing a benchmark. Together, our findings highlight the potential for ML-based frameworks to inform future heat-health impact assessments.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Comparing machine learning and statistical models for quantification of heat-attributable mortality across Europe
- Date Crossref
- 13/03/2026
- Éditeur
- Copernicus GmbH
- Type
- posted-content
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Où se fait cette recherche
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University of Oxford Department of Engineering Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Science Oxford pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Monash University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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King's College London Department of Geography pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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UNSW Sydney pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Australian National University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Public Health and Preventive Medicine Air Quality Research Unit pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of New South Wales Climate Change Research Centre pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Fenner School of Environment and Society pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Engineering Science — University of Oxford, Science Oxford et Monash University, avec 6 autres affiliations.
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