Linking 2006 Census and hospital data in Canada.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Record linkage is commonly used in health research to fill data gaps. This study summarizes the linkage of the 2006 Census of Population (excluding Quebec) to hospital data from the Discharge Abstract Database (DAD). DATA AND METHODS: Hierarchical deterministic exact matching was employed to link 2006 Census and DAD (2006/2007, 2007/2008 and 2008/2009) data, based on linkage keys derived from three variables common to both files-date of birth, postal code and sex. The full census file (short-form; 23.4 million) was used for record linkage; the 20% file (long-form; 4.65 million) representing the study cohort was used for validation. Linked files were compared across jurisdictions, years and other selected covariates in terms of eligibility for linkage, keys linked, and linkage and coverage rates. RESULTS: Overall, 80% of linkage keys identified in the DAD were linked to the 2006 Census. The percentage of long-form census respondents linked to at least one hospital record ranged between 5% and 8% across jurisdictions; linkage rates were higher among known high users of hospital services: older age groups, lower-income individuals, and Aboriginal people. In general, the linked census file represents the majority of hospital events that occurred during the study period. Coverage rates (weighted/unweighted) varied by geography and age group, with lower weighted rates for the territories and some younger age groups. INTERPRETATION: With hierarchical deterministic exact matching, census data can be linked to multiple years of DAD data. Incorporation of updated postal codes from tax files reduced linkage rate attrition over time. Lower coverage rates for the territories and younger age groups suggest that these populations may be underrepresented in the linked files.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle