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Enregistrement W2523522211 · doi:10.20381/ruor-152

Spatial Analysis and Determinants of Asthma Health and Health Services Use Outcomes in Ontario

2016· dissertation· en· W2523522211 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra M. Ouédraogo

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsthmaEnvironmental healthGeographyMedicineEnvironmental planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis explores the spatial patterns and determinants of asthma prevalence and health services use (ICD-10 codes J45, J46) for the total population (all ages and both sexes combined) of the province of Ontario, Canada, between 2003 and 2013. Asthma is characterized by high health services use and reduced quality of life for asthma sufferers, representing a considerable burden on individuals, society and the health care system. While recent evidence suggests increasing asthma prevalence in Ontario, little research has been done to understand the identified spatial variability of this disease. Using population-based, ecological-level data and refined spatial analysis techniques, this research aims to explore the spatial patterns of asthma prevalence and health services use in Ontario, and examine the contribution of potential risk factors including air pollution, pollen, deprivation, physician supply and rurality. Results indicated considerable spatial variability in asthma outcomes across Ontario. Similar patterns were found between asthma prevalence and physician visits; clusters of high rates were generally found in southern urban/suburban areas, and clusters of low rates were mainly identified in most northern and southern rural areas. Conversely, clusters of high rates of ED visits and hospitalizations were found in most northern and southern rural areas, whereas clusters of low rates were found in south urban/suburban areas near Toronto. Findings from the spatial regression analysis indicated that while rurality was negatively associated with asthma prevalence and physician visits, it was positively associated with ED visits. Moreover, positive associations were also found between material deprivation and asthma prevalence and ED visits, and between NO2 and asthma physician visits. This research contributes to a better understanding of area characteristics that influence asthma disparities, which can help develop better, locally relevant public health strategies aimed at reducing the burden of asthma in Ontario. Further, it demonstrates the importance of using a population-based framework and spatial analysis approaches, which take into account the spatial nature of asthma morbidity and their determinants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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