An analytic approach for describing and prioritizing health inequalities at the local level in Canada: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We present the health inequalities analytic approach used by the Saskatoon Health Region to examine health equity. Our aim was to develop a method that will enable health regions to prioritize action on health inequalities. METHODS: Data from admissions to hospital, physician billing, reportable diseases, vital statistics and childhood immunizations in the city of Saskatoon were analyzed for the years ranging from 1995 to 2011. Data were aggregated to the dissemination area level. The Pampalon deprivation index was used as the measure of socioeconomic status. We calculated annual rates per 1000 people for each outcome. Rate ratios, rate differences, area-level concentration curves and area-level concentration coefficients quantified inequality. An Inequalities Prioritization Matrix was developed to prioritize action for the outcomes showing the greatest inequality. The outcomes measured were cancer, intentional self-harm, chronic obstructive pulmonary disease, mental illness, heart disease, diabetes, injury, stroke, chlamydia, tuberculosis, gonorrhea, hepatitis C, high birth weight, low birth weight, teen abortion, teen pregnancy, infant mortality and all-cause mortality. RESULTS: According to the Inequalities Prioritization Matrix, injuries and chronic obstructive pulmonary disease were the first and second priorities, respectively, that needed to be addressed related to inequalities in admissions to hospital. For physician billing, mental disorders and diabetes were high-priority areas. Differences in teen pregnancy and all-cause mortality were the most unequal in the vital statistics data. For communicable diseases, hepatitis C was the highest priority. INTERPRETATION: Our findings show that health inequalities exist at the local level and that a method can be developed to prioritize action on these inequalities. Policies should consider health inequalities and adopt population-based and targeted actions to reduce inequalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».