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Enregistrement W2019465545 · doi:10.1017/s095026880600690x

An exploratory spatial analysis of pneumonia and influenza hospitalizations in Ontario by age and gender

2006· article· en· W2019465545 sur OpenAlex
Eric Crighton, Sol Elliott, Rahim Moineddin, Pavlos Kanaroglou, Ross Upshur

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Infection · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyPublic healthPneumoniaGeographyMedicinePopulationEnvironmental healthGerontologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pneumonia and influenza represent a significant public health burden in Canada and abroad. Knowledge of how this burden varies geographically provides clues to understanding the determinants of these illnesses, and insight into the effective management of health-care resources. We conducted a retrospective, population-based, ecological-level study to assess age- and gender-specific spatial patterns of pneumonia and influenza hospitalizations in the province of Ontario, Canada from 1992 to 2001. Results revealed marked variability in hospitalization rates by age, as well as clear and statistically significant patterns of high rates in northern rural counties and low rates in southern urban counties. A moderate yet significant level of positive spatial autocorrelation (Moran's I=0.21, P<0.05) was found in the global data, with significant, age-specific clusters of high values or 'hot spots' identified in several northern counties. Findings illustrate the need for geographically focused prevention strategies, and resource and service allocation policies informed by regional and population-specific demands.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle