An Analysis of Spatial Clustering of Stroke Types, In-hospital Mortality, and Reported Risk Factors in Alberta, Canada, Using Geographic Information Systems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite advances in the quality and delivery of stroke care, regional disparities in stroke incidence and outcome persist. Spatial analysis using geographic information systems (GIS) can assist in identifying high-risk populations and regional differences in efficacy of stroke care. The aim of this study was to identify and locate geographic clusters of high or low rates of stroke, risk factors, and in-hospital mortality across a provincial health care network in Alberta, Canada. METHODS: This study employed a spatial epidemiological approach using population-based hospital administrative data. Getis-Ord Gi* and Spatial Scan statistics were used to identify and locate statistically significant "hot" and "cold" spots of stroke occurrence by type, risk factors, and in-hospital mortality. RESULTS: Marked regional variations were found. East central Alberta was a significant hot spot for ischemic stroke (relative risk [RR] 1.43, p<0.001), transient ischemic attack (RR 2.25, p<0.05), and in-hospital mortality (RR 1.50, p<0.05). Hot spots of intracerebral hemorrhage (RR 1.80, p<0.05) and subarachnoid hemorrhage (RR 1.64, p<0.05) were identified in a major urban centre. Unexpectedly, stroke risk factor hot spots (RR 2.58, p<0.001) were not spatially associated (did not overlap) with hot spots of ischemic stroke, transient ischemic attack, or in-hospital mortality. CONCLUSIONS: Integration of health care administrative data sets with geographic information systems contributes valuable information by identifying the existence and location of regional disparities in the spatial distribution of stroke occurrence and outcomes. Findings from this study raise important questions regarding why regional differences exist and how disparities might be mitigated.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».