Social benefit payments and acute injury among low-income mothers.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human error due to risky behaviour is a common and important contributor to acute injury related to poverty. We studied whether social benefit payments mitigate or exacerbate risky behaviours that lead to emergency visits for acute injury among low-income mothers with dependent children. METHODS: We analyzed total emergency department visits throughout Ontario to identify women between 15 and 55 years of age who were mothers of children younger than 18 years, who were living in the lowest socio-economic quintile and who presented with acute injury. We used universal health care databases to evaluate emergency department visits during specific days on which social benefit payments were made (child benefit distribution) relative to visits on control days over a 7-year interval (1 April 2003 to 31 March 2010). RESULTS: A total of 153 377 emergency department visits met the inclusion criteria. We observed fewer emergencies per day on child benefit payment days than on control days (56.4 v. 60.1, p = 0.008). The difference was primarily explained by lower values among mothers age 35 years or younger (relative reduction 7.29%, 95% confidence interval [CI] 1.69% to 12.88%), those living in urban areas (relative reduction 7.07%, 95% CI 3.05% to 11.10%) and those treated at community hospitals (relative reduction 6.83%, 95% CI 2.46% to 11.19%). No significant differences were observed for the 7 days immediately before or the 7 days immediately after the child benefit payment. INTERPRETATION: Contrary to political commentary, we found that small reductions in relative poverty mitigated, rather than exacerbated, risky behaviours that contribute to acute injury among low-income mothers with dependent children.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».