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Enregistrement W2131122116 · doi:10.1080/09286580490514504

Blindness registrations and socioeconomic factors in Canada: an ecologic study

2004· article· en· W2131122116 sur OpenAlex

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

RevueOphthalmic Epidemiology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensToronto Public HealthPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusDemographyMedicinePopulationHousehold incomeEthnic groupImmigrationCensusDistribution (mathematics)Transfer paymentGeographyGerontologyEnvironmental healthWelfare

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To investigate the socioeconomic factors associated with blindness registration in Canada and its regions using an ecologic approach. METHODS: Canadian National Institute for the Blind (CNIB) blindness registration data for 1996 were divided into units of analysis using postal codes and correlated with demographic and socioeconomic information collected by the 1996 Census of Canada. A total of 1250 units were analyzed representing 28,429,519 persons (98.55% of the population of Canada). Six socioeconomic factors were examined using weighted linear multivariate regression analysis: I) Percentage of the population aged 65 years and over; 2) Median household income; 3) Percentage of the population with university education; 4) Percentage of income derived from government transfer payments; 5) Recent immigrants; and 6) Visible minorities (blacks, Chinese, South Asians). Regression models were created for Canada as well as five geographic regions within Canada. RESULTS: For Canada as a whole, blindness registration prevalence was positively correlated with age distribution and percentage of recent immigrants, and negatively correlated with level of government assistance income and percentage ethnic Chinese population. For five regional regression models, the common predictor variables were age distribution, median household income and percentage of the population who are black. None of the regional models produced an identical set of correlations. CONCLUSIONS: Socioeconomic factors associated with blindness registration prevalence varied across different regions. Median household income was the second most common factor after age distribution, suggesting that areas with lower incomes tend to utilize more blind services. Higher blindness registration rates were associated with areas that had a higher percentage of the population who were black. Differences in blindness registration rates may reflect under-utilization of blind services and/or variations in disease and treatment rates in different populations.

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)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,285 · 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