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Enregistrement W2399567363

Social-economic status and rates of hospital admission for chronic disease in urban Canada.

2010· article· en· W2399567363 sur OpenAlexaffabout
Jason Disano, Julie Goulet, Nazeem Muhajarine, Cordell Neudorf, Jean Harvey

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDAsthmaHospital admissionSocioeconomic statusContext (archaeology)Ambulatory careDiabetes mellitusCensusPopulationSocial deprivationDemographyAmbulatoryChronic diseaseGerontologyHealth carePediatricsEnvironmental healthIntensive care medicineGeographyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Socio-economic status (SES) is recognized as an important factor that influences the utilization of health-care services. We set out to explore this association in the context of hospital admissions for the treatment of ambulatory care sensitive conditions (ACSCs)--chronic conditions normally managed on an outpatient basis. We examined rates of hospital admission for the treatment of ACSCs overall and for three specific conditions: chronic obstructive pulmonary disease (COPD), diabetes and asthma in children. Data were obtained from the Canadian Institute for Health Information, the Institut national de santé du Québec, and Statistics Canada. SES was determined using a measure known as the Deprivation Index, applied at the level of the census dissemination area (DA), the smallest geographical unit for which population statistics are available. This study accounted for 46,173 urban DAs classified into low, average and high SES groups. Statistically significant variations in rates of hospital admission were found across the three SES groups for all four ACSC categories examined. For example, hospital admission rates for COPD and diabetes in the low SES group were about 3.0 and 2.7 times higher, respectively, than those in the high SES group. Further research is needed to understand the mechanisms and underlying causes of higher rates of hospital admission for the treatment of chronic disease among people with low SES.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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