A method to determine spatial access to specialized palliative care services using GIS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Providing palliative care is a growing priority for health service administrators worldwide as the populations of many nations continue to age rapidly. In many countries, palliative care services are presently inadequate and this problem will be exacerbated in the coming years. The provision of palliative care, moreover, has been piecemeal in many jurisdictions and there is little distinction made at present between levels of service provision. There is a pressing need to determine which populations do not enjoy access to specialized palliative care services in particular. METHODS: Catchments around existing specialized palliative care services in the Canadian province of British Columbia were calculated based on real road travel time. Census block face population counts were linked to postal codes associated with road segments in order to determine the percentage of the total population more than one hour road travel time from specialized palliative care. RESULTS: Whilst 81% of the province's population resides within one hour from at least one specialized palliative care service, spatial access varies greatly by regional health authority. Based on the definition of specialized palliative care adopted for the study, the Northern Health Authority has, for instance, just two such service locations, and well over half of its population do not have reasonable spatial access to such care. CONCLUSION: Strategic location analysis methods must be developed and used to accurately locate future palliative services in order to provide spatial access to the greatest number of people, and to ensure that limited health resources are allocated wisely. Improved spatial access has the potential to reduce travel-times for patients, for palliative care workers making home visits, and for travelling practitioners. These methods are particularly useful for health service planners - and provide a means to rationalize their decision-making. Moreover, they are extendable to a number of health service allocation problems.
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.
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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».