Area-based methods to calculate hospitalization rates for the foreign-born population in Canada, 2005/2006.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital records lack information about country of birth. This study describes a method for calculating hospitalization rates by the percentage of foreign-born in Census Dissemination Areas (DAs). DATA AND METHODS: Data from the 2006 Census were used to classify DAs by the percentage of the foreign-born population who lived in them. Quintile and tercile thresholds were created to classify DAs as having low to high percentages of foreign-born residents. This information was appended to the 2005/2006 Hospital Morbidity Database via postal codes. Age-sex standardized hospitalization rates were calculated for low to high foreign-born concentration DAs, nationally and subnationally. RESULTS: Nationally, quintile thresholds had better discriminatory power to detect variations in hospitalization rates by foreign-born concentration, but tercile thresholds produced reliable results at subnational levels. All-cause hospitalization rates were lowest among residents of the high foreign-born concentration terciles. Similar gradients emerged in hospitalization rates for heart disease, diseases of the circulatory system, and mental health conditions. The pattern varied more at the subnational level. INTERPRETATION: With this approach, administrative data can be used to calculate hospitalization rates by foreign-born concentration.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».