Rural–urban disparities in health: How does Canada fare and how does Canada compare with Australia?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyse rural-urban and intra-rural disparities in health status in Canada and to compare Canada with Australia with respect to such disparities. DESIGN: Four indicators were used to show rural-urban and intra-rural differences in health status: (i) mortality due to circulatory diseases, (ii) mortality due to cancer, (iii) injury-related mortality; and (iv) all-cause mortality. Rural was disaggregated into finer categories based on degree of remoteness, using the Metropolitan Influence Zone classification in Canada and the Accessibility/Remoteness Index of Australia. Comparisons were made using age-standardised mortality rates and standardised mortality ratios. PARTICIPANTS: Rural and urban populations of Canada and Australia. RESULTS: The study confirmed previous findings that rural Canadians tended to have poorer health status than their urban counterparts. However, when rural was disaggregated into finer categories, different health status patterns emerged. Although the most rural areas tended to have the worst health status, the least rural areas generally enjoyed good health. The Canada-Australia comparisons revealed convergence and divergence. CONCLUSIONS: The similarities between Canada and Australia show that rural-urban disparities in health status are not limited to a particular country. For several causes of death, whereas the mortality risks in Rural 1 areas in Canada are significantly lower than in urban areas, the opposite is true in Australia, suggesting that although there are some common patterns across the two countries in relation to rural-urban health status disparities, nation-specific uniqueness is to be expected.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».