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Enregistrement W2172686657 · doi:10.1186/s12940-015-0075-y

Urban-rural differences in daily time-activity patterns, occupational activity and housing characteristics

2015· article· en· W2172686657 sur OpenAlexafffundabout
Carlyn J. Matz, David M. Stieb, Orly Brion

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésSocioeconomic statusDemographyLogistic regressionRuralityMedicineRural areaGeographyEnvironmental healthGerontologySocioeconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is evidence that rural residents experience a health disadvantage compared to urban residents, associated with a greater prevalence of health risk factors and socioeconomic differences. We examined differences between urban and rural Canadians using data from the Canadian Human Activity Pattern Survey (CHAPS) 2. METHODS: Data were collected from 1460 respondents in two rural areas (Haldimand-Norfolk, Ontario and Annapolis Valley-Kings County, Nova Scotia) and 3551 respondents in five urban areas (Vancouver, Edmonton, Toronto, Montreal, and Halifax) using a 24-h recall diary and supplementary questionnaires administered using computer-assisted telephone interviews. We evaluated differences in time-activity patterns, occupational activity, and housing characteristics between rural and urban populations using multivariable linear and logistic regression models adjusted for design as well as demographic and socioeconomic covariates. Taylor linearization method and design-adjusted Wald tests were used to test statistical significance. RESULTS: After adjustment for demographic and socioeconomic covariates, rural children, adults and seniors spent on average 0.7 (p < 0.05), 1.2 (p < 0.001), and 0.9 (p < 0.001) more hours outdoors per day respectively than urban counterparts. 23.1% (95% CI: 19.0-27.2%) of urban and 37.8% (95% CI: 31.2-44.4%) of rural employed populations reported working outdoors and the distributions of job skill level and industry differed significantly (p < 0.001) between urban and rural residents. In particular, 11.4% of rural residents vs. 4.9% of urban residents were employed in unskilled jobs, and 11.5% of rural residents vs. <0.5% of urban residents were employ in primary industry. Rural residents were also more likely than urban residents to report spending time near gas or diesel powered equipment other than vehicles (16.9% vs. 5.2%, p < 0.001), more likely to report wood as a heating fuel (9.8% vs. <0.1%; p < 0.001 for difference in distribution of heating fuels), less likely to have an air conditioner (43.0% vs. 57.2%, p < 0.001), and more likely to smoke (29.1% vs. 19.0 %, p < 0.001). Private wells were the main water source in rural areas (68.6%) in contrast to public water systems (97.6%) in urban areas (p < 0.001). Despite these differences, no differences in self-reported health status were observed between urban and rural residents. CONCLUSIONS: We identified a number of differences between urban and rural residents, which provide evidence pertinent to the urban-rural health disparity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,276 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations160
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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