本文确定了德国65岁以上人口中因热而住院的个人和区域危险因素。使用行政保险理赔数据和基于机器学习的回归模型，我们因果估计异质热效应，并探索热易损性的地理、发病率和社会经济相关性。我们的结果表明，健康影响在人口中的分布极不均匀。最脆弱的人更有可能患有痴呆症和阿尔茨海默病等慢性病，并生活在老年贫困和护理较少的农村地区。我们预计，不减的气候变化可能会给特别脆弱的人口地区带来热量，这可能导致到2100年与热有关的住院人数增加5倍。