SP6-2 Characteristics and determinants of self-rated health of minority Francophone seniors living in Canada and their access to health services in French
Notice bibliographique
Résumé
Research in the US particularly has contributed to a lot of what is known about the difficulties that linguistic minorities face in accessing and using health services. Studies need to be conducted in Canada to refine and improve knowledge on the matter. The literature is virtually unanimous that seniors do not enjoy the same level of health as the general population. Canadian studies have found that the health status of seniors declines with increasing age as more health issues are reported. This has also been linked to health services use by seniors aged 65 and over accounting for over 47% of total healthcare cost increase. The 2006 Canadian post-census Survey on the Vitality of Official-Language Minorities (SVOLM) carried out by Statistics Canada is used as well as the 2007 Canadian Community Health Survey (CCHS). The SVOLM helps assess factors associated with the self-rated health of minority Francophone seniors. The CCHS helps complement the SVOLM and allows for comparability with the general population. Descriptive, univariate and multivariable analyses such as ordinary and binary logistic regression are carried out. Through a social marketing approach, the results of the quantitative analyses (which are currently being carried out) will help engage dialogue with the community, educators, policy makers, health practitioners, and the healthcare system in order to help inform and shape policy with regards to health services access and utilisation in the province of Saskatchewan, particularly in the Saskatoon Health Region.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».