Using GIS and spatial statistics to explore and model demand for emergency medical services in the city of Sudbury, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to examine the nature of the relationship between EMS ambulance call volume and demographic, socioeconomic and geographic (urban structural) forces in the City of Sudbury, a medium sized city of approximately 100,000 persons in Ontario, Canada. As in past research in the area of EMS demand, linear regression is used to model this relationship. However, unlike previous work, spatial autocorrelation inherent in real world data is addressed to mitigate violation of the assumption of independence required for classic regression. Using a Geographical Information System (ArcView 3.2) EMS data are geolocated onto a spatial framework for which 1996 census data are available. A spatial analysis program (SpaceStat 1.90) is used to operationalize a spatial model, and perform a battery of spatial diagnostics. After exploring the data with an aspatial stepwise regression model and identifying spatial autocorrelation in the explanatory variables, a mixed aspatial/spatial stepwise regression model is used. The variables "Percent People Living Alone" and its spatially lagged version, a lagged version of "Percent of Apartment Dwellings" and lagged "Percent of People Aged 20 to 64" account for 52% of the variation in EMS calls per 1,000 persons. Clearly, demand for Emergency Medical Services varies greatly from place to place within a community. And this variety is, in part at least, related to underlying demographic and socioeconomic realities. Strategic deployment of resources based on these realities could assure provision of more effective and efficient Emergency Medical Services. Also, injury prevention and health promotion programs could be targeted more precisely to groups and areas in need through the help of EMS demand analysis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».