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01.12.2014 | Research article | Ausgabe 1/2014 Open Access

BMC Medical Research Methodology 1/2014

Calculate excess mortality during heatwaves using Hilbert-Huang transform algorithm

Zeitschrift:
BMC Medical Research Methodology > Ausgabe 1/2014
Autoren:
Gang Xie, Yuming Guo, Shilu Tong, Lin Ma
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1186/​1471-2288-14-35) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Competing interests

Queensland University of Technology (Brisbane, Australia) will pay the article-processing charge.

Authors’ contributions

GX carried out the methodology study, statistical analysis, and drafting of the manuscript. YG provided the raw data sets, participated in discussions on methodology and analysis results, and drafting of the manuscript. ST participated in discussions on comparison and interpretation of the analysis results, and drafting of the manuscript. LM participated in discussions on methodology and analysis results, and drafting of the manuscript. All authors read and approved the final manuscript.

Abstract

Background

Heatwaves could cause the population excess death numbers to be ranged from tens to thousands within a couple of weeks in a local area. An excess mortality due to a special event (e.g., a heatwave or an epidemic outbreak) is estimated by subtracting the mortality figure under ‘normal’ conditions from the historical daily mortality records. The calculation of the excess mortality is a scientific challenge because of the stochastic temporal pattern of the daily mortality data which is characterised by (a) the long-term changing mean levels (i.e., non-stationarity); (b) the non-linear temperature-mortality association. The Hilbert-Huang Transform (HHT) algorithm is a novel method originally developed for analysing the non-linear and non-stationary time series data in the field of signal processing, however, it has not been applied in public health research. This paper aimed to demonstrate the applicability and strength of the HHT algorithm in analysing health data.

Methods

Special R functions were developed to implement the HHT algorithm to decompose the daily mortality time series into trend and non-trend components in terms of the underlying physical mechanism. The excess mortality is calculated directly from the resulting non-trend component series.

Results

The Brisbane (Queensland, Australia) and the Chicago (United States) daily mortality time series data were utilized for calculating the excess mortality associated with heatwaves. The HHT algorithm estimated 62 excess deaths related to the February 2004 Brisbane heatwave. To calculate the excess mortality associated with the July 1995 Chicago heatwave, the HHT algorithm needed to handle the mode mixing issue. The HHT algorithm estimated 510 excess deaths for the 1995 Chicago heatwave event. To exemplify potential applications, the HHT decomposition results were used as the input data for a subsequent regression analysis, using the Brisbane data, to investigate the association between excess mortality and different risk factors.

Conclusions

The HHT algorithm is a novel and powerful analytical tool in time series data analysis. It has a real potential to have a wide range of applications in public health research because of its ability to decompose a nonlinear and non-stationary time series into trend and non-trend components consistently and efficiently.
Zusatzmaterial
Literatur
Über diesen Artikel

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